`random.seed()` は Python でどのようにして予測可能なランダム性を保証しますか?

Python におけるrandom.seed() の役割を理解する

Python では、random.seed() は擬似オブジェクトの内部状態を初期化します。 -random モジュールによって使用される乱数ジェネレーター (PRNG)。 Python プログラムで効果的に利用したい場合、これを理解することが非常に重要です。

random.seed() はどのように機能しますか?

PRNG はシーケンスを構築することで機能します。 「シード」と呼ばれる初期値に基づく数値。後続の各数値は、シーケンス内の前の数値を使用して計算されます。最初にランダム モジュールを使用するときは、デフォルトのシードが生成されますが、random.seed() を使用して特定のシード値を指定すると、乱数のシーケンスを一貫して再現できます。

例:

次の Python コード スニペットは、シードが生成される乱数のシーケンスにどのような影響を与えるかを示しています。 random.randint():

import random

# Seed the random number generator with the value 9001
random.seed(9001)

# Generate five random numbers between 1 and 10
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))

Output:

1
3
6
6
7

この例では、PRNG に 9001 をシードすることで、後続のランダムな整数が一貫して [1, 3, 6、6、7]。この特定のシーケンスは、コードが同じシード値で実行されるたびに再生成されます。

random.seed() を使用する理由

予測可能な乱数シーケンスの場合一貫したテスト データのセットを生成する場合など、random.seed() が役立ちます。さらに、デバッグ目的で複数のプログラム実行で特定の結果を再現することもできます。

一般に、真にランダムな値を生成するには、現在時刻など、プログラムの実行ごとに変化するシード値を設定することをお勧めします。順序。これにより、コードが実行されるたびに PRNG が固有のシードで初期化されるようになります。

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