示例：实验记录
示例，待审核
本页用于展示代码、表格和 Mermaid 流程图。数值来自演示代码，不是医学研究结果；本页不计为已审核发布的知识点。
一份记录需要回答什么
为了方便之后核对自己的实践过程，先记录“想验证什么”“使用了什么输入”“执行了哪些步骤”“观察到什么”，再补充尚未解决的问题。
| 项目 | 本示例中的记录 |
|---|---|
| 目的 | 保存一次合成数值生成的输入、参数与输出 |
| 数据 | Python 生成的三个演示数值 |
| 环境 | 由代码读取实际 Python 版本 |
| 参数 | 局部随机数生成器的种子为 42 |
| 输出 | JSON 格式记录，便于保存和比较 |
用流程图组织过程
这个流程仅用于组织个人实践记录，可以根据实际任务调整。
一个最小代码示例
import json
import platform
import random
seed = 42
generator = random.Random(seed)
values = [round(generator.random(), 4) for _ in range(3)]
record = {
"python": platform.python_version(),
"data_type": "synthetic_example",
"seed": seed,
"values": values,
}
print(json.dumps(record, ensure_ascii=False, indent=2))
执行后会输出包含当前 Python 版本、种子和数值的 JSON 记录。synthetic_example 表明这些值是合成演示数据。
如何理解随机性记录
这里使用独立的 random.Random 实例，避免共享模块级生成器的状态。其行为与可复现性约定以 Python 官方文档 为准。
固定这个实例的种子，只约束本例的数值生成过程，不足以保证其他软件、实际模型训练或不同运行环境的结果一致。真实项目还需分别核对相关工具的要求。
回顾时保留什么
- 保存实际输入、代码版本、参数和原始输出。
- 区分预期与观察结果，失败和差异也保留记录。
- 如果解释发生变化，说明修改内容与依据。
关联知识
参考资料
- Python
random官方文档：独立生成器、种子与可复现性说明。 - Python
platform官方文档：读取实际解释器版本。