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”，当我...
(4)np.random.seed(0)中参数0是随便取的,可以认为是初值的标志,每次按照这个标志都可以得到相同的初值 参考资料:What does numpy.random.seed(0) do?
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...
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) a = np.random.rand(4,3) np.random....
np.random.seed(0)作用,在用python时时常会看到如下代码:importnumpyasnpnp.random.seed(0)其中np.random.s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() 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。
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,只要种子值相同,生成的随机数序列就会相同,从而使得随机数据变得可预测。 二、使用np.random.seed()的示例 下...
生成固定的随机数序列：一旦设置了一个种子，np.random.seed函数将按照该种子生成一组固定的随机数序列。这意味着，在相同的种子下，无论调用多少次随机数生成函数，生成的随机数都会保持一致。保持结果的一致性：在实际编程中，如果需要多次运行代码并得到相同的随机数序列，可以在每次生成随机数之前调用np...