Python seed() 函数

Random初始化的时候，可以以一个INT32作为参数，称为seed，MSDN上的解释是：“伪随机数是以相同的概率从一组有限的数字中选取的......随机数的生成是从种子值开始......”

跟c/C++类似，所有标准库提供的Random函数其实都是假Random，真正的Random函数式不需要Seed的。

所谓假Random，是指所返回的随机数字其实是一个稳定算法所得出的稳定结果序列，而不是真正意义上的随机序列。 Seed就是这个算法开始计算的第一个值。所以就会出现只要seed是一样的，那么后续所有“随机”结果和顺序也都是完全一致的。 通常情况下，你可以用 DateTime.Now.Millisecend() 也就是当前始终的毫秒来做Seed .因为毫秒对你来说是一个1000以内的随即数字。 这样可以大大改善保准库的Random结果的随机性。 不过这仍然算不上是完全随机，因为重复的概率还是千分之一。

另外需要注意的是，如果一直调用标准库Random，那么在调用了N次以后，输出结果就会循环最开始的序列了。也就是说，标准库Random所能生成的不同结果的个数也是有限的。32位系统一般也就是几万次以后就会出现重复。

你可以到网上找一个真正的随即函数，以替换标准库Random。

使用举例：random.seed(time.time())

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描述

seed() 方法改变随机数生成器的种子，可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。。

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语法

以下是 seed(() 方法的语法:

import random

random.seed ( [x] )

注意：seed()是不能直接访问的，需要导入 random 模块，然后通过 random 静态对象调用该方法。

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参数

• x -- 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理，你不必特别去设定seed，Python会帮你选择seed。

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返回值

本函数没有返回值。

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实例

以下展示了使用 seed(() 方法的实例：

#!/usr/bin/python
import random

random.seed( 10 )
print "Random number with seed 10 : ", random.random()

# 生成同一个随机数
random.seed( 10 )
print "Random number with seed 10 : ", random.random()

# 生成同一个随机数
random.seed( 10 )
print "Random number with seed 10 : ", random.random()

以上实例运行后输出结果为：

Random number with seed 10 :  0.57140259469
Random number with seed 10 :  0.57140259469
Random number with seed 10 :  0.57140259469