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如何为pd.util.testing.makeDataFrame()设置随机种子？

为pd.util.testing.makeDataFrame()设置随机种子可以通过设置numpy的随机种子来实现。pd.util.testing.makeDataFrame()是pandas库中的一个函数，用于生成随机的DataFrame数据。

要为pd.util.testing.makeDataFrame()设置随机种子，可以按照以下步骤进行操作：

  1. 导入numpy和pandas库：
代码语言：txt
复制
import numpy as np
import pandas as pd
  1. 设置numpy的随机种子：
代码语言：txt
复制
np.random.seed(123)  # 设置随机种子为123，可以替换为其他整数值
  1. 调用pd.util.testing.makeDataFrame()生成DataFrame数据：
代码语言：txt
复制
df = pd.util.testing.makeDataFrame()

通过以上步骤，就可以为pd.util.testing.makeDataFrame()设置随机种子，并生成相应的DataFrame数据。

pd.util.testing.makeDataFrame()是pandas库中的一个实用函数，用于生成随机的测试数据。它可以用于测试和演示目的，生成具有随机值的DataFrame。该函数的参数可以用于控制生成数据的大小和特征。

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因为随机数的属性，所以rand函数在一些简易的游戏程序中非常常见，如三子棋，扫雷等游戏都可以利用这个函数进行一些随机生成的玩法....二.与time函数结合生成随机数 在调用rand()函数之前,可以使用srand()函数设置随机数种子,如果没有设置随机数种子,rand()函数在调用时,自动设计随机数种子为1。...随机种子相同,即rand()函数进入的入口相同,则每次产生的随机数也会相同。 srand种子可使用传入时间戳的方式来确定入口。...如： srand((unsigned int)time(NULL)); 调用srand函数且传入当前时间戳是为了避免每次运行程序产生随机数的入口都相同的情况，用以确定本轮程序随机数生成的入口。...如：要生成0-99的随机数 num1=rand()%100; 生成100-200的随机数 num2=rand()%101+100 生成1800-1950的随机数 num3=rand()%151+1800

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