c++ rand随机数生成(随机种子设置)

需求:每次初始化不同的随机数

1、默认

//这样用每次都会产生相同数字
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#define N 10
int main(void) {
    int i;
    for (i = 0; i < N; i++) printf("%d", rand()%100+1);
    return 0;
}

2、随机种子

//这样用就不一样了
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#define N 10
int main(void) {
    int i;
    srand(time(NULL)); /*根据当前时间设置“随机数种子”*/
    for (i = 0; i < N; i++) printf("%d", rand()%100+1);
    return 0;
}

3、随机种子-固定

 1 //这样用会产生同样的数字
 2 #include <stdlib.h>
 3 #include <stdio.h>
 4 #define N 10
 5 int main(void) {
 6     int i;
 7     srand(20); /*随便一个数字,只要是不变的*/
 8     for (i = 0; i < N; i++) printf("%d\n", rand()%100+1);
 9     printf("\n");
10     srand(20); /*和上面的数字一样*/
11     for (i = 0; i < N; i++) printf("%d\n", rand()%100+1);
12     return 0;
13 }

原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaoniu-666/p/11468678.html

时间: 2024-07-30 15:58:09

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随机种子random_state,random seed

首先random_state和random seed是一样的,都是设置随机种子 在许多模型中都有random_state,例如SVC, ShuffleSplit()等,在模型中设置random_state作用就是可以使每次用相同的训练集相同参数可以得到相同的结果.不然的话,每训练一次,结果就会有波动.如果random_state都设置好,当别人拿到你的代码运行时就能得到和你一样的结果,复现你的过程. 特别注意:随机种子设置为0的时候结果也是一样的,除了不设置或设置为None时,产生的结果会不同

不要随便设置随机种子

随机数在太多的地方使用了,比如加密.混淆数据等,我们使用随机数是期望获得一个唯一的.不可仿造的数字,以避免产生相同的业务数据造成混乱.在Java项目中通常是通过Math.random方法和Random类来获得随机数的,我们来看一段代码: public class Client { public static void main(String[] args) { Random r = new Random(); for(int i=1;i<4;i++){ System.out.println(&quo

[Tips] pyton 设置随机种子

对于原生的random模块 import random random.seed(1) 如果不设置,则python根据系统时间自己定一个. 也可以自己根据时间定一个随机种子,如: import time import random seed = int(time.time()) random.seed(seed) 原文地址:https://www.cnblogs.com/immortalBlog/p/11511162.html

java中Random随机种子使用

在java中,通过Random生成随机数时,如果设置随机种子,则相同的种子,产生的随机数相同.若不设置则每次随机的不同. Random rnd = new Random(); rnd.setSeed(10);//用于设置种子. rnd.nextInt();// 用于产生随机数. rnd.nextInt(10); // 产生(0-9)数字.

机器学习中的参数:随机种子(random_state)

random_state是一个随机种子,是在任意带有随机性的类或函数里作为参数来控制随机模式.当random_state取某一个值时,也就确定了一种规则. random_state可以用于很多函数,我比较熟悉的是用于以下三个地方:1.训练集测试集的划分 2.构建决策树 3.构建随机森林 1.划分训练集和测试集的类train_test_split 随机数种子控制每次划分训练集和测试集的模式,其取值不变时划分得到的结果一模一样,其值改变时,划分得到的结果不同.若不设置此参数,则函数会自动选择一种随机

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