Python 的 random 模块中 random.seed() 如何控制随机性？

理解 Python 中 random.seed() 的作用

Python 的 random 模块提供了一组用于生成伪随机数的函数。为了确保这些数字不是完全任意的，Python 使用种子值来初始化底层算法。

random.seed() 函数

random.seed( ) 初始化随机模块使用的伪随机数生成器 (PRNG) 的内部状态。它需要一个参数，作为种子值。

播种工作原理

PRNG 根据重复应用于先前值的数学函数生成数字。在没有种子的情况下，Python 使用任意值初始化 PRNG。

通过提供种子，您可以控制 PRNG 的起点，确保它每次生成相同的数字序列使用相同的种子调用。这对于测试或创建可重现的实验非常有用。

示例

考虑以下代码：

import random

random.seed(9001)
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))

此代码将始终生成以下输出：

1
3
6

如果我们将种子更改为不同的值，生成的数字序列将完全不同。

播种的实际应用

虽然播种对于随机性的一般应用通常不是必需的，但它在以下方面非常有价值场景：

• 测试： 播种允许确定性测试依赖于随机数的代码。
• 再现性：可以通过在多次运行中使用相同的种子来再现实验或模拟。
• 无偏差数据： 当默认随机初始化不合适时，播种可以帮助消除随机样本的偏差。

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