2025年randomseed函数用法（2025年random函数用法）

python中用到的随机数种子设置random.seed、torch.cuda.manual_seed...

random.seed：用于设置Python标准库random模块中的随机数生成器的种子。seed是一个整数，它决定了随机数生成的序列。使用相同的seed值将在每次运行时产生相同的随机数序列，从而实现结果的可重复性。torch.manual_seed：用于设置PyTorch框架在CPU上的随机数种子。

如果你在使用NumPy库，可以使用np.random.seed（）来设置随机数生成器的种子。这同样确保了在多次运行相同的代码时，会得到一致的结果。对于深度学习框架，如PyTorch，有专门的种子设置函数来管理模型的随机初始化。

例如，使用random.seed（seed）设置Python标准库中的随机种子，使用np.random.seed（seed）设置NumPy的随机种子，使用torch.manual_seed（seed）设置PyTorch的CPU随机种子，如果使用了GPU，还需要使用torch.cuda.manual_seed（seed）或torch.cuda.manual_seed_all（seed）来设置PyTorch的GPU随机种子。

python中random.seed()究竟做什么用?

1、在计算机程序中生成伪随机数，通常通过伪随机数生成器实现。生成器通过特定的算法和初始值（即随机种子）生成一系列看似随机的数字。这些数字并非真正的随机，而是由算法和初始值决定的序列。在Python中，通过使用`random.seed（）`函数可以设置随机种子，确保在不同运行环境中得到相同的结果。

2、random.seed：用于设置Python标准库random模块中的随机数生成器的种子。seed是一个整数，它决定了随机数生成的序列。使用相同的seed值将在每次运行时产生相同的随机数序列，从而实现结果的可重复性。torch.manual_seed：用于设置PyTorch框架在CPU上的随机数种子。

3、在Python中，`random.seed（[x]）`方法用于设置随机数生成器的种子，从而影响后续随机数的生成。若`x`相同，每次调用`random.random（）`将生成相同的随机数；若未指定`x`，则每次生成的随机数可能不同。

python—random—随机种子seed—1

初始化随机数生成器的状态：random.seed中的数字1作为种子值，决定了随机数生成器的初始状态。由于随机数生成算法是确定的，因此相同的初始状态将产生相同的随机数序列。影响随机数生成：在调用random.seed之后，使用random模块中的任何随机数生成函数都将基于这个初始状态生成随机数，从而确保生成的随机数序列是可预测的。

随机种子是一个概念，它在Python的random和numpy库中得到了广泛的应用。简单来说，随机种子就是用于初始化随机数生成器的特定值。当我们在程序中使用了随机数，如果希望得到完全相同的输出结果，那么设置随机种子就显得尤为重要。

seed（ ） 用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值。如果使用相同的seed（ ）值，则每次生成的随即数都相同，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，设置的seed（）值仅一次有效。

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

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。

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。

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。