np.random.seed(n)函数用于生成指定随机数。 二、参数 把seed()中的参数比喻成“堆”;eg. seed(5):表示第5堆种子。 三、代码实例 seed()中的参数被设置了之后,np.random.seed()可以按顺序产生一组固定的数组,如果使用相同的seed()值,则每次生成的随机数都相同。如果不设置这个值,那么每次生成的随机数不同...
i=0while(i<6):if(i<3): np.random.seed(0)print(np.random.randn(1, 5))else:print(np.random.randn(1, 5))passi+= 1i=0while(i<2):print(np.random.randn(1, 5)) i+= 1print(np.random.randn(2, 5)) np.random.seed(0) i=0while(i<8):print(np.random.randn(1, 5)) i+= ...
而Python中的np.random.seed()函数,正是用来设置这个初始种子值的。 一、np.random.seed()的作用 np.random.seed()函数是NumPy库中的一个函数,用于设置随机数生成器的种子。当我们为np.random.seed()提供一个固定的数值时,随机数生成器会从这个数值开始,生成一系列确定的随机数。这样,每次运行代码时,只要种子...
1.如果使用相同的seed( )值,则每次生成的随即数都相同; 2.如果不设置这个值,则系统根据时间来自己选择这个值,此时每次生成的随机数因时间差异而不同。 3.设置的seed()值仅一次有... np.random.seed()的作用 今天看到一段代码时遇到了np.random.seed(),搞不清楚的seed()作用是什么,特地查了一下资料,原来...
np.random.seed()函数用于生成指定随机数。函数内部的参数，比如seed(5)，可以被理解为“堆”，表示第5堆种子。在代码实例中，如果seed()参数设置后，np.random.seed()会按顺序生成固定的数组。若使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同。若不设置seed()值，则每次生成的随机数不同。值得...
np.random.seed()函数的主要作用是生成指定的随机数序列，它就像是一个设定随机数生成器初始状态的工具。通过为seed()函数传递一个参数，你可以指定一个"种子"，例如seed(5)就代表使用第五组预先定义的种子。当你设置了一个种子后，np.random.seed()函数将按照该种子生成一组固定的随机数序列。值得...
np.random.seed(0) # 先定义一个随机数种子 print(np.random.rand(5)) # "随机"生成5个数 结果: [0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ] 这里的rand(5)就是相当于生成五个数据 接着看第二段代码: import numpy as np np.random.seed(0) # 先定义一个随机数种子 ...
np.random.shuffle(indices)print(indices) [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 10 [4 , 1, 5, 0, 7 , 2, 3, 6, 9, 8] 注意:当np.random.seed()不设置数字时,上述代码的运行结果都可能不同。 当np.random.seed()设置数字后,每次运行代码的结果都相同。但结果会因为所设置的数字不同而...
1.以np.random.randn()函数为例 import numpy as np if __name__ == '__main__': i = 0 while(i<6): if(i<3): np.random.seed(0) print(np.random.randn(1, 5)) else: print(np.random.randn(1, 5)) pass i += 1 i = 0 ...
np.random.seed与np.random.RandomState的区别与用法：np.random.seed 功能：用于设置随机数生成的种子值。效果：当设置相同的种子值时，每次调用此函数生成的随机数序列都将保持一致。使用场景：适用于需要可重复随机数序列的情况，如调试或测试。注意事项：不设置种子值时，np.random默认使用系统时间作为...