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设置了种子代表的是 此后产生的随机数序列固定，每次输出情况之所以不同，是因为处在同一序列的不同位置。比如设定了随机数种子之后，随机数序列可能是 6,1,2,5
如果每次都set.seed，相当于每次都只取第一位的那个6，接着输出的话，相当于按顺序往下取，6取完就取1，完了再取2这样。
通常的使用中你可能会取大量的随机数，而一次set.seed就可以保证整段代码的可重复性，如果需要重复第一次结果，才需要每次都重置set.seed。但通常没有这样的必要，因为你第一次生成的时候，这个结果就已经确定了，完全可以通过赋值的办法搞出备份 。
那么关于set.seed等于几有什么不同，其实就是给出一个初始值，初始值不同，后面产生的随机数也就有所不同了。
以线性同余发生器为例进行说明，我截取一段.
微信图片_20180523111452.jpg
seed()给随机数一个种子值，，默认随机种子是系统时钟。 随机种子相同，随机数相同。伪随机数。 random()...
Numpy随机函数 # 指定随机数种子，相同的随机数种子，生成相同的随机数 np.random.seed(10) ...
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import random seed([1]) #随机数种子要每次产生随机数相同就要设置种子，相同种子数的Ran...
set.seed()：该命令的作用是设定生成随机数的种子，种子是为了让结果具有重复性。如果不设定种子，生成的随机数...
1、随机数 不需要随机数种子 arc4random()%N + begin:产生begin～begin+N的随机数...
目录： 什么是随机数 随机数分类 伪随机数生成器 真随机数生成器 各种语言中的随机数 使用系统时间作为种子是否安全...
可快速产生高质量的伪随机数 示例： 此随机数种子没有时间种子那种问题，非常实用 详细说明： https://en....
常用的random函数 uniform ：产生low到high之间到随机数 seed ：设置随机数种子 注：see...
一. 随机数 随机算法的起源数字称为种子数(seed)，在种子数的基础上进行一定的变换，从而产生需要的随机数字。...
本文标题：关于随机数种子
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