Курс Python → Установка random seed в Python
Random seed в Python — это начальное значение, которое используется для генерации последовательности случайных чисел. При каждом запуске программы генератор случайных чисел использует этот seed для инициализации и генерирует последовательность чисел на основе него. Если мы установим одинаковый seed, то каждый раз будет генерироваться одна и та же последовательность чисел.
Для установки random seed в Python используется функция random.seed(). Мы можем передать в нее любое целое число, которое будет использоваться в качестве начального значения. Если не установить seed, то Python автоматически использует системное время в качестве начального значения.
Пример использования random seed:
import random
random.seed(10)
print(random.randint(1, 100)) # Выведет одно и то же число при каждом запуске программы
random.seed(20)
print(random.randint(1, 100)) # Выведет другое число
Важно помнить, что установка одинакового seed позволяет воспроизводить результаты генерации случайных чисел. Это может быть полезно, например, при тестировании программы, когда нам нужно убедиться, что результаты остаются постоянными при каждом запуске.
Таким образом, использование random seed в Python позволяет контролировать генерацию случайных чисел и обеспечивает повторяемость результатов. Это удобный инструмент для создания случайных чисел с определенным начальным значением и гарантией того, что каждый раз будет получаться одинаковая последовательность чисел.
Другие уроки курса "Python"
- Переопределение метода divmod
- Управление асинхронными задачами с помощью Semaphore
- Обработка исключений в Python 3
- Деление в Python
- Библиотека funcy: удобные утилиты
- Лямбда-функции в Python
- Сортировка данных в Python
- Измерение времени выполнения кода
- Декоратор Property в Python
- Настройка шрифта и цвета в Tkinter
- Функции с дополнением
- Enum в Python: создание и использование перечислений
- Роль запятой в Python
- Декораторы в Python
- Создание и использование модулей в Python
- Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
- Глобальные переменные в Python
- Работа с NumPy
- Counter() — подсчет элементов
- Функциональное программирование.
- Progress с библиотекой tqdm
- Прокачанный трейсинг ошибок
- Генерация случайных чисел в Python
- Отправка поздравлений по дню рождения
- Поиск наиболее частого элемента в списке
- Удаление элемента по индексу в Python
- Группы исключений в Python
- Принципы программирования
- Concrete Paths — метод .with_suffix()
- Счетчик ссылок в Python
- Разделение строки на пары ключ-значение.
- Создание комплексных чисел
- Списковый компрехеншен.
- Работа с рекламными данными в Pandas
- Подсчет элементов в Python
- Названия столбцов в Python таблицах
- *args и **kwargs в Python
- Python union() функция — объединение множеств
- Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky
- Обновление ключей в Python
- Модуль future Python
- PATCH-запрос с библиотекой requests
- Заказ карты Тинькофф Black
- Непрерывная проверка в Python
- Работа с эмодзи в Python
- Форматирование вывода списков
- Управление мышью и клавиатурой с Pyautogui
