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Comment `random.seed()` contrôle-t-il le caractère aléatoire dans le module `random` de Python ?

Mary-Kate Olsen
Libérer: 2024-11-07 03:00:02
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How does `random.seed()` control the randomness in Python's `random` module?

Comprendre le rôle de random.seed() en Python

Le module aléatoire de Python fournit un ensemble de fonctions pour générer des nombres pseudo-aléatoires. Pour garantir que ces nombres ne sont pas entièrement arbitraires, Python utilise une valeur de départ pour initialiser l'algorithme sous-jacent.

Fonction de random.seed()

random.seed( ) initialise l'état interne du générateur de nombres pseudo-aléatoires (PRNG) utilisé par le module aléatoire. Il prend un seul argument, qui sert de valeur de départ.

Comment fonctionne le seeding

Les PRNG génèrent des nombres basés sur une fonction mathématique appliquée à plusieurs reprises à une valeur précédente. En l'absence de graine, Python initialise le PRNG avec une valeur arbitraire.

En fournissant une graine, vous pouvez contrôler le point de départ du PRNG, en vous assurant qu'il génère la même séquence de nombres à chaque fois. invoqué avec la même graine. Cela peut être utile pour tester ou créer des expériences reproductibles.

Exemples

Considérez le code suivant :

import random

random.seed(9001)
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))
Copier après la connexion

Ce code produira toujours le résultat suivant :

1
3
6
Copier après la connexion

Si nous devions changer la graine en une valeur différente, la séquence de nombres générée serait entièrement différente.

Applications pratiques de l'ensemencement

Bien que l'amorçage ne soit généralement pas nécessaire pour les applications générales du hasard, il est inestimable dans les scénarios suivants :

  • Test : L'amorçage permet de tester déterministe le code qui repose sur des nombres aléatoires.
  • Reproductibilité : Les expériences ou simulations peuvent être reproduites en utilisant la même graine sur plusieurs exécutions.
  • Données impartiales : L'amorçage peut aider à éliminer les biais des échantillons aléatoires lorsque l'initialisation aléatoire par défaut ne convient pas.

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