Python 设置随机种子

Python 是一门充满灵活性的语言，可用于各种目的。其中，随机数生成是大多数编程任务必不可少的一部分。Python 提供了生成高效随机数的方法，其中之一就是设置随机种子。

一、为什么需要设置随机种子

在 Python 中，生成随机数的方式有两种：使用 random 模块中的函数和使用 numpy 包中的函数。在这两种方式下，随机数是在使用之前就生成了的。也就是说，每次生成的随机数是由一个称为“随机种子”的系统时钟确定的。

当使用 random 模块或 numpy 包生成伪随机数时，如果不对随机种子进行设置，程序每次运行所生成的随机数序列都是不同的。这将会导致一系列问题。例如，我们希望获得一个可重现的结果，但是由于没有设置随机种子，程序每次生成的结果都不同，这就难以实现。

Python 提供了 3 种设置随机种子的方法：使用系统时钟、使用常数，以及使用自定义的种子。

这是 Python 默认设置随机种子的方法。使用这种方法会根据系统时钟的当前时间生成不同的随机数序列。

import random

random.seed()  # 使用当前系统时间生成随机种子

如果想要生成相同的随机数序列，可以使用这种方法。每次使用随机序列的时候，都将使用相同的常量作为种子，这样就可以确保每次生成的随机数序列都是一样的。

import random

random.seed(10)  # 使用 10 作为随机种子

用户也可以使用自定义的种子，将其传递给 random.seed() 函数，从而生成相同的随机数序列。这种方式可以用于调试和测试。需要注意的是，自定义种子必须是可哈希的。

import random

my_seed = "Hello world"  # 可哈希的种子
random.seed(my_seed)  # 使用自定义种子生成随机数

如果有多个程序需要使用同一个随机数序列，可以将同一种子作为参数传递给各个程序。这样每个程序均可以使用同一个随机数序列。

这通常是由于编写的程序使用了相同的随机种子所导致的。如果同一个种子被用来生成随机数，那么每次生成的随机数序列将是一样的。

在使用 random 模块或 numpy 包生成随机数时，可以通过指定随机数的范围来生成特定范围内的随机数。例如：

import random

random_number = random.randint(1, 10)  # 生成 1 到 10 范围内的随机整数

在使用 numpy 包生成随机数时，可以使用各种分布函数生成特定分布的随机数。例如：

import numpy as np

random_numbers = np.random.normal(0, 1, 100)  # 生成 100 个正态分布的随机数，均值为 0，标准差为 1

本文详细介绍了 Python 设置随机种子的方法和常见的问题及解决方法。通过设置随机种子，可以获得可控、可重复和高效的随机数序列。此外，可以使用 random 模块和 numpy 包提供的各种函数生成特定分布的随机数。