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如何在python中设置随机种子？numpy库中的随机数种子如何产生？

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本篇内容介绍了“如何在python中设置随机种子？numpy库中的随机数种子如何产生？”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让我带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家在阅读完这篇文章之后能有所收获 。

如何在python中设置随机种子？numpy库中的随机数种子如何产生？

文章插图
 
1、对于原生的random模块
使用random模块，如果我们不设置一个随机时间python会根据系统，自己指定一个，同时根据自己的时间来设定一个随机种子，如以下代码：
import randomrandom.seed(1)#根据时间随机指定import timeimport randomseed = int(time.time())random.seed(seed)#seed就是根据时间产生的一个随机种子 。
2、numpy中的随机数种子
举个例子来说明，在numpy库中如何产生随机数种子
import numpy as npdef test_numpy_random_seed(seed=0, cnt=3):np.random.seed(seed)print("test numpy seed: ", seed)for _ in range(cnt):print(np.random.random())print(np.random.randn(1, 5))print(np.random.uniform(1, 10, 5))print('\n')多次运行以上的test_numpy_random_seed函数，我们可以发现它的使用特性与random模块非常的相似，这让我们更加了解了有关随机种子的特性 。除此之外我们还可以对多维随机数组进行随机的一些操作：
def test_mult_shape(seed=0):np.random.seed(seed)print(np.random.randn(1, 3))print(np.random.randn(1, 2))np.random.seed(seed)print(np.random.randn(2, 5))test_mult_shape()输出：
[[1.76405235 0.40015721 0.97873798]][[2.2408932  1.86755799]][[ 1.76405235  0.40015721  0.97873798  2.2408932   1.86755799] [-0.97727788  0.95008842 -0.15135721 -0.10321885  0.4105985 ]]上面的代码中，通过运行了“test_mult_shape”函数，我们可以知道在相同的随机数组中，运行两次和运行一次多维正态分布的结果是相同的，这说明在随机数分布中，不会对相同的类型有影响，也不会因为形状特征影响到分布生成的秩序 。
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