Python随机数中的种子如何使用

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1、random.seed()可以给随机数设置种子，使用相同的种子会生成相同的随机值。

2、使用两个种子，一个0，一个1。相同体现在随机数与种子的距离，与相同种子距离相同的随机数相同。

实例

import random
 
random.seed(0)
print("Random number 1 : ", random.random())
random.seed(1)
print("Random number 11 : ", random.random())
 
# Random number 1 :  0.8444218515250481
# Random number 11 :  0.13436424411240122
 
# 生成同一个随机数
random.seed(0)
print("Random number 2 : ", random.random())
print("Random number 3 : ", random.random())
random.seed(1)
print("Random number 22 : ", random.random())
print("Random number 33 : ", random.random())
 
# Random number 2 :  0.8444218515250481
# Random number 3 :  0.7579544029403025
# Random number 22 :  0.13436424411240122
# Random number 33 :  0.8474337369372327
 
# 生成同一个随机数
random.seed(0)
print("Random number 4 : ", random.random())
print("Random number 5 : ", random.random())
print("Random number 6 : ", random.random())
random.seed(1)
print("Random number 44 : ", random.random())
print("Random number 55 : ", random.random())
print("Random number 66 : ", random.random())
 
# Random number 4 :  0.8444218515250481
# Random number 5 :  0.7579544029403025
# Random number 6 :  0.420571580830845
# Random number 44 :  0.13436424411240122
# Random number 55 :  0.8474337369372327
# Random number 66 :  0.763774618976614

到此，关于“Python随机数中的种子如何使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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