Python 中“random.seed()”如何确保随机数序列相同？

理解 Python 中 random.seed() 的作用

random.seed() 是 Python 随机数生成中的关键函数，引起了一些混乱。为了阐明其作用，让我们深入研究一个示例：

import random
random.seed(9001)
print(random.randint(1, 10))  # 1
print(random.randint(1, 10))  # 3
print(random.randint(1, 10))  # 6
print(random.randint(1, 10))  # 6
print(random.randint(1, 10))  # 7

此代码始终生成相同的随机数序列，因为 random.seed() 设置伪随机数生成器的初始值。

伪随机数生成器

伪随机数生成器依赖先前的值来生成后续的数字。然而，他们需要一个初始值来启动该过程。这就是 random.seed() 发挥作用的地方。

random.seed() 的函数

random.seed() 通过提供一个随机数生成器来初始化随机数生成器整数作为其参数。这个整数作为种子，决定了将生成的数字序列。

再现性

每次使用相同的种子值可以确保相同的序列生成随机数。这对于需要再现性的情况非常有用，例如测试和调试。

应用程序

播种随机数生成器通常在程序初始化期间完成。它允许用户指定特定的种子来控制随机性并保持不同执行之间的一致性。例如，当前时间可以用作每次生成唯一序列的种子。

通过了解 random.seed() 在设置伪随机数生成器初始值中的作用，开发人员可以利用这种力量随机性，同时保持对生成序列的控制。

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