Python中的随机数种子seed()用法说明

什么是随机数种子

在计算机科学中，随机数生成算法是一种用于生成随机数的算法，这个过程也被称为随机数生成器。随机数生成器的输入被称为“种子”，产生的输出被成为随机数。

随机数、伪随机数生成器产生随机或伪随机数字序列的质量取决于选择种子（输入）。如果使用相同的种子调用随机数生成器两次，它将会产生相同的数字序列。

一个种子确定之后，随机数生成器将会找到这个种子对应的数字序列的起始点，然后一直向后生成数字，直到达到想要的数量为止，最后返回这个序列的数字。

随机数种子的作用

在学习程序的时候，我们希望程序每次执行的结果都是随机的，可以使用随机数生成器来生成随机的结果。但是在某些时候（如像研究算法性能、测试程序正确性等时候），我们希望每次执行程序的结果都是一样的。在这种情况下，可以使用随机数生成器种子（seed）来控制随机数的产生，使每次执行程序得到相同的结果，这也是种子的作用之一。

Python中随机数种子的用法

Python中的随机模块（random模块）使用种子来种子随机数生成器，以便每次生成的随机数序列都是可预测的。

使用随机数生成模块中的函数前，我们需要使用random.seed([x])设置随机数生成器的种子值。这样在每次调用随机数生成模块中的函数时，都会使用相同的种子值。

import random

# 生成随机整数
print(random.randint(1,10))
print(random.randint(1,10))

# 设置随机数生成器种子
random.seed(10)

# 生成随机整数
print(random.randint(1,10))
print(random.randint(1,10))

# 重置随机数生成器种子
random.seed(10)

# 生成随机整数
print(random.randint(1,10))
print(random.randint(1,10))

输出结果如下：

6
10
10
9
10
9

在上面的代码中，前两个随机整数的值是在随机数生成器没有设置种子时生成的，后面四个随机整数使用了相同的种子值，因此生成的随机整数也是相同的。

随机数种子的选择

使用随机数种子可以控制生成的随机数序列。我们可以使用时间戳、系统时间、用户输入等多种方式来选择随机数种子。

例如，在下面的示例中，我们使用时间戳来设置随机数生成器的种子值：

import random
import time

# 使用时间戳设置随机数生成器种子
random.seed(int(time.time()))

# 生成随机整数
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))

输出结果如下：

2
5

此时无论执行多少次，得到的随机数字序列都是不同的，因为每个时间戳都是唯一的。

在选择随机数种子时，需要注意以下两点：

1. 使用相同的种子，生成的随机数序列是相同的；
2. 种子值的选择应该是随机的，否则生成的随机数序列可能存在模式。 包括时间戳、系统时间、用户输入等多种方式都可以用来选择种子值，您应该根据不同的应用场景选择最合适的种子。

结论

在Python中，随机数生成器的种子在每次生成随机数之前调用，可以控制生成的随机数序列，使得每次程序运行的结果都是可预测的。

同时，种子的选择应该是随机的，并且需要注意相同的种子会产生相同的随机数序列。

参考

• Python 随机数生成器