importnumpyas np 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 prin...
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...
np.random.seed(0)的作用:作用:使得随机数据可预测。 >>> 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]) 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...
一个数字代表一个“聚宝盆”，当我们在seed（）的括号里设置相同的seed，“聚宝盆”就是一样的，那当...
>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4) array([ 0.55, 0.72, 0.6 , 0.54]) 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 [python]view plaincopy print? >>> numpy.random.rand(4) array([ 0.42, 0.65, 0.44, 0.89]) ...
seed(0) ① np.random.random(size=None) 返回一个值在[0.0, 1.0)内的随机浮点数或N维浮点数组 np.random.random((2, 2)) # 生成2行2列从[0,1)中随机选取的浮点数,默认1个数。 array([[0.80057499, 0.43797258], [0.59468594, 0.89622275]]) ② np.random.random_sample(size=None) 同random.random...
np.random.seed(0)作用 在用python时时常会看到如下代码: import numpy as np 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:
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)。 AI检测代码解析 ...
np.random.seed()是否一直有效 np.random.seed(Argument)的参数作用? 例子1 importnumpyasnpif__name__ =='__main__': 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 +=1print("---") i =0while(i <2): print...
1. np.random.seed()是否⼀直有效 2. np.random.seed(Argument)的参数作⽤?例⼦1 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 print("-...