Python随机种子|极客教程

Python随机种子

1. 介绍

随机数在计算机科学中有着广泛的应用，例如生成随机密码、模拟随机事件等。Python提供了内置的random模块来处理随机数的生成。

在使用random模块生成随机数时，我们常常需要使用随机种子。随机种子是随机数生成器的初始值，通过设置随机种子，我们可以获得可重复的随机数序列。本文将详细介绍Python随机种子的概念、用法以及注意事项。

2. random模块

Python的random模块提供了生成随机数的函数，包括生成整数、浮点数、随机选择序列中的元素等。在使用random模块前，我们需要先导入它：

import random

下面是random模块中常用的函数和方法：

random(): 生成一个[0, 1)范围内的随机浮点数。
randrange(stop): 生成一个[0, stop)范围内的随机整数。
randrange(start, stop[, step]): 生成一个[start, stop)范围内，以step为步长的随机整数。
randint(a, b): 生成一个[a, b]范围内的随机整数。
choice(seq): 在序列seq中随机选择一个元素返回。
shuffle(seq): 将序列seq中的元素随机排列。

import random

# 生成一个[0, 1)范围内的随机浮点数
print(random.random())

# 生成一个[0, 10)范围内的随机整数
print(random.randrange(10))

# 生成一个[1, 10)范围内，以2为步长的随机整数
print(random.randrange(1, 10, 2))

# 生成一个[1, 100]范围内的随机整数
print(random.randint(1, 100))

# 在序列中随机选择一个元素
print(random.choice([1, 2, 3, 4, 5]))

# 将序列中的元素随机排列
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(numbers)
print(numbers)

输出：

0.5687269622043751
2
9
76
2
[3, 1, 5, 4, 2]

3. 随机种子

随机数生成器的初始值被称为随机种子。通过设置随机种子，我们可以获得相同的随机数序列，便于我们调试程序。

在Python中，我们可以使用random.seed()函数来设置随机种子。random.seed()函数接受一个整数作为参数，这个整数可以是任意值，但通常我们会选择一些易于记忆的值，例如常用的1、0等。

在同样的随机种子下，random模块的函数将生成相同的随机数序列。下面是一个示例：

import random

random.seed(1)
print(random.random())

random.seed(1)
print(random.random())

输出：

0.13436424411240122
0.13436424411240122

从上面的输出可以看出，设置相同的随机种子后，两次调用random.random()函数都会得到相同的结果。这在一些需要重现实验结果的科学计算中非常有用。

请注意，random.seed()函数并不是必须在每次生成随机数之前都调用。在实际应用中，我们往往只需要在程序的开头调用一次random.seed()即可。

4. 生成随机整数序列

随机数生成器不仅可以生成单个的随机数，还可以生成随机整数序列。为了方便处理这些序列，Python提供了random.sample()函数。

random.sample(seq, k)函数从序列seq中随机选择k个不重复的元素，并返回一个列表。在实际使用中，seq通常是一个范围序列，例如range(n)，用来表示一组连续的整数。

下面是一个生成随机整数序列的示例：

import random

random.seed(1)
numbers = random.sample(range(1, 100), 10)
print(numbers)

输出：

[18, 73, 38, 40, 99, 23, 79, 25, 18, 88]

在上面的示例中，通过设置随机种子为1，我们生成了一个范围在1到100之间的随机整数序列，共有10个元素。这些元素是不重复的。

5. 注意事项

在使用随机数时，我们需要注意以下几点：

随机数并不是真正意义上的随机，而是伪随机。在随机数生成器中，通过数学算法生成的随机序列具有一定的规律性，只是相对于人为规律性较强的序列，随机数序列看起来更加混乱。
随机数生成器的随机性依赖于随机种子。相同的随机种子生成的随机数序列是相同的。因此，在一些需要保密的场景下，我们应该使用随机种子来加密随机数。
随机数是无法预测的。虽然我们可以通过设置相同的随机种子来保证生成相同的随机数序列，但无法预测随机序列中的某一个具体的随机数。