random.seed() 如何確保 Python 中的可預測隨機性？

理解Python 中random.seed() 的作用

在Python 中，random.seed() 初始化偽隨機數的內部狀態-隨機模組使用的隨機數產生器（PRNG）。如果您希望在 Python 程式中有效地利用它，理解這一點至關重要。

random.seed() 如何運作？

PRNG 透過構造序列來發揮作用基於稱為「種子」的初始值的數字。每個後續數字都是使用序列中的前一個數字來計算的。當您第一次使用 random 模組時，會產生預設種子，但您可以使用 random.seed() 指定特定種子值，使您能夠一致地重現隨機數序列。

範例:

以下Python 程式碼片段示範了播種如何影響random.randint() 產生的隨機數序列：

import random

# Seed the random number generator with the value 9001
random.seed(9001)

# Generate five random numbers between 1 and 10
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))

輸出：

1
3
6
6
7

在此範例中，使用9001 作為PRNG 的種子可確保後續隨機整數始終產生為[1, 3, 6, 6, 7]。每次使用相同的種子值運行程式碼時都會重現此特定序列。

為什麼要用 random.seed()？

用於可預測的隨機數序列，例如產生一組一致的測試數據，random.seed() 很有用。此外，它還允許您在多個程式運行中重現特定結果以進行偵錯。

一般來說，建議設定一個隨每次程序執行而變化的種子值（例如當前時間），以產生真正隨機的結果順序。這可確保每次執行程式碼時，PRNG 都會使用唯一的種子進行初始化。

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