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 print(np.random.rand(5)) # 再"随机"生成5个数 np.random.seed(0) for i in range(7): print(np.random.random()) # "随机"生成7个数 运行结果: [0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ...
np.random.seed(0)使随机数可预测 >>>numpy.random.seed(0);numpy.random.rand(4)array([0.55,0.72,0.6,0.54])>>>numpy.random.seed(0);numpy.random.rand(4)array([0.55,0.72,0.6,0.54]) 随着种子重置(每次),每次都会出现相同的一组数字。 如果未重置随机种子,则每次调用都会出现不同的数字: >>>num...
1,np.random.seed() 设置seed()里的数字就相当于设置了一个盛有随机数的“聚宝盆”,一个数字代表一个“聚宝盆”。 当在seed()的括号里设置相同的seed,“聚宝盆”就是一样的,当然每次拿出的随机数就会相同。 如果不设置seed,则每次会生成不同的随机数,但是有时候明明设置了seed()没有变,生成的随机数组还是...
np.random.seed(0) 其中np.random.seed(0)的作用是使得随机数据可预测,当我们设置相同的seed,每次生成的随机数相同。 如果不设置seed,则每次会生成不同的随机数:
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print(np.random.rand(5))...
设置seed（）里的数字就相当于设置了一个盛有随机数的“聚宝盆”，一个数字代表一个“聚宝盆”，当...
设置了seed没变,但是输出不一样。 其实,第二遍的np.random.rand(10)已经不是在之前设置的np.random.seed(0)下了,所以第二遍的随机数组只是在默认random下随机挑选的样本数值。 那如何让两次随机数组一样? 只需要再输入一遍np.random.seed(0)。 np.random.seed(0) ...
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 1. 2. 3. 结果: [0.54881350.715189370.602763380.544883180.4236548] 1. 这里的rand(5)就是相当于生成五个数据 接着看第二段代码: importnumpyasnp np.random.seed(0)# 先定义一个随机数种子 ...
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 ...
简介:关于Numpy中np.random.seed()随机种子用法 np.random.seed() 使随机数可预测 随机种子seed括号里的数,顾名思义, 好像就是一个固定的序列集合的种子代号,例如代号0(如:0,1,2,3,4…),中包含一大串随机数,但都是固定的,所以,无论后面怎么random.random,生成的随机数都是seed(0)集合中的随机数。