2025年random函数的种子相同结果相同吗（2025年random randint函

random函数用法

1、random函数用法如下：random.random：随机生成（0，1）之间的浮点数。random.randint（上限，下限）：随机生成在范围之内的整数，两个参数分别表示上限和下限。

2、rand（）函数用于生成一个0到RAND_MAX（通常是32767）之间的随机整数。可以通过rand（） % m生成0到m-1之间的随机整数。在JavaScript中：Math.random（）函数用于生成一个0到1之间的随机浮点数（包括0，不包括1）。

3、random函数用法如下：基本用法：random：该函数返回一个0到num1之间的随机整数，其中num和函数返回值都是整型数。这个函数通常在stdlib.h头文件中定义为一个宏。生成真正的随机数：为了在一个random序列上生成真正意义的随机数，可以在执行其子序列时使用randomSeed函数预设一个绝对的随机输入。

4、基本用法：random（） 函数用于生成一个伪随机数。这个数是一个整数，其范围依赖于实现，但通常是0到RAND_MAX（一个预定义的常量）之间的数。生成指定范围的随机数：为了生成指定范围内的随机数，通常需要将random（）生成的数进行缩放和平移。

np.random.seed()函数

np.random.seed（）函数用于设置随机数生成的种子值，即“聚宝盆”的初始状态。当设置相同的种子值时，每次调用此函数生成的随机数序列都将保持一致。不设置种子值时，np.random默认使用系统时间作为种子，因此每次运行程序时生成的随机数序列都会不同。

np.random.seed（）函数用于生成指定随机数。函数内部的参数，比如seed（5），可以被理解为“堆”，表示第5堆种子。在代码实例中，如果seed（）参数设置后，np.random.seed（）会按顺序生成固定的数组。若使用相同的seed（）值，则每次生成的随机数都相同。若不设置seed（）值，则每次生成的随机数不同。

np.random.seed函数用于设置随机数生成的种子，以生成可重复的随机数序列。功能：通过设置种子值，np.random.seed能够确保在每次运行代码时，生成的随机数序列都是相同的。这在进行科学实验或需要可重复性时非常有用。参数理解：函数内部的参数可以被看作是指定了一组“种子”，即第5堆种子。

np.random.seed函数的主要作用是生成指定的随机数序列。以下是关于np.random.seed函数的详细解释：设定随机数生成器的初始状态：通过为seed函数传递一个参数，可以指定随机数生成器的初始状态。这个种子就像是一个密钥，用于生成一组特定的随机数序列。

py数分笔记(3):np.random.seed()与np.random.RandomState()_百度...

1、总结： np.random.seed 是全局设置随机数生成的种子值，影响所有后续的随机数生成。 np.random.RandomState 是创建一个具有特定随机状态的伪随机数生成器对象，通过该对象可以生成一致的随机数序列，而不影响全局的随机数生成状态。

2、另一方面，np.random.RandomState（）是一个伪随机数生成器，用于产生特定状态下的随机序列，确保在相同状态下生成的随机序列模式一致。伪随机数基于确定性算法，模拟均匀分布的随机数序列，但并非真正随机，具有统计上相似的特性，如均匀性和独立性。

3、Numpy中，随机种子是一个关键工具，它控制了随机数生成的可重复性。让我们深入了解三种常用的随机种子设置方法：random.seed（），numpy.random.seed（）和numpy.random.RandomState（）。本部分主要讲解numpy.random.seed（）的功能和作用。

4、np.random.seed（1234）：这是设置 NumPy 全局随机数生成器的种子的方法。设置后，所有使用 NumPy 随机数生成函数（如 np.random.normal、np.random.randint 等）生成的随机数序列都将基于这个种子。

5、在Python中，可以使用np.random.seed（）函数设置随机种子，如np.random.seed（1234），这样每次运行代码时都将生成相同的随机数序列。同样，使用np.random.RandomState（1234）创建随机数生成器时，能够避免全局状态的影响，确保数据独立于其他随机状态。

在C语言中怎样随机取数,为什么有random函数每次取数都是一样,望高手...

1、srand（）函数是初始化随机数产生器，它产生随机数种子，说白了就是初始化随机数。srand（unsigned）time（0）；取的是系统时间，也就是距离1970.1午夜有多少秒。而for循环每循环一次时间远远小于1秒，这就导致了srand（unsigned）time（0）产生的种子并没有改变。

2、那是因为rand（）生成的是伪随机数，需要种子来产生不同的随机数。

3、【答】rand（）本就是伪随机数，是一张已知的随机数表。当函数执行的时候从表中按规律读取数据。故而，每次测试所得到的随机数都是一样的。不过，你可以试一下srand（），先放个种子 【补充】不是说了吗？它本是伪随机数，就以一张已知的表。每次按同样的规律查，当然得到相同的数了 。

4、之所以rand（）每次的随机数都一样是因为rand（）函数使用不正确。各种编程语言返回的随机数（确切地说是伪随机数）实际上都是根据递推公式计算的一组数值，当序列足够长，这组数值近似满足均匀分布。如果计算伪随机序列的初始数值（称为种子）相同，则计算出来的伪随机序列就是完全相同的。

5、在C语言中，rand函数的原型位于或头文件中。其函数原型为：`int rand；`。此函数不接受任何参数，返回一个伪随机数。初始化：在使用rand函数之前，通常需要先用srand函数来设置随机数生成器的种子。种子通常使用当前时间作为参数，以确保每次程序运行时生成的随机数序列不同。例如：`srandtime）；`。

6、在C语言中，使用头文件``中的`rand（）`函数生成随机数。此函数无需参数，返回值位于0到RAND_MAX之间的整数。RAND_MAX为头文件中的宏，表示`rand（）`可能返回的最大随机数，其值至少为32767，实际编程中不必关心具体数值。

numpy—random—随机种子seed—2

1、在Numpy中，使用numpy.random.seed的作用是设置随机种子为2，以确保每次运行时生成的随机数序列是可预见和可重现的。具体来说：可重复性：通过设置随机种子为2，无论运行多少次代码，只要使用numpy.random生成随机数，得到的随机数序列都将完全相同。

2、Numpy中，随机种子是一个关键工具，它控制了随机数生成的可重复性。让我们深入了解三种常用的随机种子设置方法：random.seed（），numpy.random.seed（）和numpy.random.RandomState（）。本部分主要讲解numpy.random.seed（）的功能和作用。

3、首先，我们来探讨代码1。这个例子展示了使用固定种子值30来初始化随机数生成器。在每个执行周期中，种子值保持不变，从而确保生成的随机数序列始终相同。这是`numpy.random.seed（）`功能的一个直接应用，为需要重复性实验或测试的场景提供便利。接着是代码2。

4、随机种子（Random Seed）是确保实验可重复性的一种关键设置。在深度学习和数据科学中，随机性在很多机器学习和深度学习算法中扮演着关键角色。例如，在模型初始化、数据采样、权重更新等方面都会使用随机数。

C语言生成随机数的函数,为什么循环后随机数都一样?

1、srand（）函数是初始化随机数产生器，它产生随机数种子，说白了就是初始化随机数。srand（unsigned）time（0）；取的是系统时间，也就是距离1970.1午夜有多少秒。而for循环每循环一次时间远远小于1秒，这就导致了srand（unsigned）time（0）产生的种子并没有改变。 那么，相同的随机数种子所产生的随机数肯定是一样的了。

2、【答】rand（）本就是伪随机数，是一张已知的随机数表。当函数执行的时候从表中按规律读取数据。故而，每次测试所得到的随机数都是一样的。不过，你可以试一下srand（），先放个种子 【补充】不是说了吗？它本是伪随机数，就以一张已知的表。每次按同样的规律查，当然得到相同的数了 。

3、总之，`srand（unsigned）time（NULL）`在循环中可能导致随机数生成器的种子值变化过小，从而限制了随机数的真正随机性。正确的实践是将其移出循环，确保在整个程序的执行周期内使用相同的种子值，以避免此类问题。

4、那是因为rand（）生成的是伪随机数，需要种子来产生不同的随机数。

5、随机数有随机数的种子，也就是决定了随机数数序。