Python: Как использовать метод random.seed()
Функция random() в Python используется для генерации псевдослучайных чисел. Он генерирует числа для некоторых значений, называемых seed значением.
Как работает функция seed?
Функция начального числа используется для хранения случайного метода генерации одних и тех же случайных чисел при многократном выполнении кода на одной или разных машинах.
Начальное значение имеет важное значение для компьютерной безопасности, поскольку оно псевдослучайно создает безопасный секретный ключ шифрования. Таким образом, используя настраиваемое начальное значение, вы можете инициализировать безопасный генератор псевдослучайных чисел в нужном вам месте.
Python random seed
Функция random.seed() в Python используется для инициализации случайных чисел. По умолчанию генератор случайных чисел использует текущее системное время. Если вы дважды используете одно и то же начальное значение, вы получите один и тот же результат, что означает случайное число дважды.
Синтаксис
random.seed(svalue, version)
Параметры
Параметр svalue является необязательным, и это начальное значение, необходимое для генерации случайного числа. Значение по умолчанию - None, и если None, генератор использует текущее системное время.
Пример
import random
random.seed(10)
print(random.random())
random.seed(10)
print(random.random())
Результат:
0.5714025946899135
0.5714025946899135
Этот пример демонстрирует, что если вы дважды используете одно и то же начальное значение, вы дважды получите одно и то же случайное число.
Давайте посмотрим на другой пример, в котором мы генерируем одно и то же случайное число много раз.
import random
for i in range(5):
# Any number can be used in place of '11'.
random.seed(11)
# Generated random number will be between 1 to 1000.
print(random.randint(1, 1000))
Результат:
464
464
464
464
464
Когда мы передаем определенное начальное число в генератор случайных чисел, каждый раз, когда вы выполняете программу, вы получаете одни и те же числа. Это полезно, когда вам нужен предсказуемый источник случайных чисел.
Это упрощает оптимизацию кодов, когда для тестирования используются случайные числа. Вывод кода иногда зависит от ввода. Поэтому использование случайных чисел для тестирования алгоритмов может быть проблематичным.
Кроме того, функция seed используется для генерации одних и тех же случайных чисел снова и снова и упрощает процесс тестирования алгоритма.
