python随机数种子seed()
栗子1
import numpy as np
import random
random.seed(0)
np.random.seed(0)
print(np.random.rand(2))
print(np.random.rand(2))结果为：
[0.5488135 0.71518937]
[0.60276338 0.54488318]
再次运行结果为：
[0.5488135 0.71518937]
[0.60276338 0.54488318]
想要在同一个程序中产生同一组随机数,需要在下一个函数设置一个相同的随机种子
import numpy as np
import random
random.seed(0)
np.random.seed(0)
print(np.random.rand(2))
np.random.seed(0)
print(np.random.rand(2))结果为：
[0.5488135 0.71518937]
[0.5488135 0.71518937]
栗子2
import random
random.seed(0)
print("1: ", random.random())
# 生成同一个随机数
random.seed(0)
print("2: ", random.random())
print("3: ", random.random())
print("4: ", random.random())
# 生成同一个随机数
random.seed(0)
print("5: ", random.random())
print("6: ", random.random())
print("7: ", random.random())结果为：
1: 0.8444218515250481
2: 0.8444218515250481
3: 0.7579544029403025
4: 0.420571580830845
5: 0.8444218515250481
6: 0.7579544029403025
7: 0.420571580830845
random.seed(0)，其中的0是对应的随机数的种子，如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异而不同。
生成的结果与代码运行的的次数没有什么关系。分析结果可知，输出值相同，与距离随机数种子间隔也相同。由以上分析可见，1,2,5相同；3,6相同；4、7相同。
随机种子的详解
什么是随机种子？
我们知道，随机数是通过一些复杂的数学算法得到的，那么 随机种子（Random Seed）就是这些随机数的初始值。
一般计算机里面产生的随机数都是伪随机数。 伪随机数，也是就一个一直不变的数。
import numpy as np
num = 0
while (num < 5):
np.random.seed(0)
print(np.random.rand(1,5)) # 得到一个范围从0到1的 1行5列的随机数
num += 1
print('-------------------------')结果：
由结果可以看出来，这些都是伪随机数，也就是一直不变的随机数，所以我们可以通过输入随机种子，得到一个初始固定的随机数。随机种子的初始值，是一直不变的。
我们把随机种子的赋值，放到循环外面，意思是只初始化一次
import numpy as np
num = 0
np.random.seed(0)
while (num < 5):
print(np.random.rand(1,5))
num += 1
print('-------------------------')看到，结果就不一样了，但是初始化第一行的结果还是一样的，这说明初始值一样 ，而且你会发现，无论你运行多少遍，有了随机种子，运行的结果都是一样的
但我们不需要随机种子的时候，把随机种子的赋值注释掉
import numpy as np
num = 0
#np.random.seed(0)
while (num < 5):
print(np.random.rand(1,5))
num += 1
print('-------------------------')第一次结果：
第二次结果：
第三次结果：
此时结果就是完全随机，没有一点章法。
所以我总结就是，通过随机种子，通过一些复杂的数学算法，你可以得到一组有规律的随机数，而随机种子就是这个随机数的初始值。随机种子相同，得到的随机数一定也相同。
随机种子计算随机数的计算方法
一般种子可以以当前的系统时间，这是完全随机的
算法1：平方取中法。
1）将种子设为X0，并mod 10000得到4位数
2）将它平方得到一个8位数（不足8位时前面补0）
3）取中间的4位数可得到下一个4位随机数X1
4）重复1-3步，即可产生多个随机数
这个算法的一个主要缺点是最终它会退化成0，不能继续产生随机数。
算法2：线性同余法
1）将种子设为X0，
2）用一个算法X(n+1）=(a*X(n)+b) mod c产生X(n+1）
一般将c取得很大，可产生0到c-1之间的伪随机数
该算法的一个缺点是会出现循环。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程网。
