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说明

1、运行test_mult_shape函数，设定相同的随机数组，两次运行两个一行的多维正态分布的结果。

与一次运行两行的多维正态分布的结果的第一行完全相同。

2、对相同类型的随机数分布，形状特征不会影响分布的生成秩序。

程序中，np.random.randn(1, 2)，这一行不像是第二次运行多维正态分布的随机数组，它"几乎"是后缀于它的前一行一次性生成的。

实例

import random
 
# print(help(random))
 
def test_random_seed_in_std_lib(seed=0, cnt=3):
    random.seed(seed)
    print("test seed: ", seed)
    for _ in range(cnt):
        print(random.random())
        print(random.randint(0,100))
        print(random.uniform(1, 10))
        print('\n')
test_random_seed_in_std_lib()
test seed:  0
0.8444218515250481
97
9.01219528753418
 
0.04048437818077755
65
5.373349269065314
 
0.9182343317851318
38
9.710199954281542
test_random_seed_in_std_lib()
test seed:  0
0.8444218515250481
97
9.01219528753418
 
0.04048437818077755
65
5.373349269065314
 
0.9182343317851318
38
9.710199954281542
test_random_seed_in_std_lib(99)
test seed:  99
0.40397807494366633
25
6.39495190686897
 
0.23026272839629136
17
7.8388969285727015
 
0.2511510083752201
49
5.777313434770537

到此，关于“python随机数种子在多维数组中如何使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

当前标题：python随机数种子在多维数组中如何使用
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