1 下面是具体的代码 如果修改 np.random.seed() 里的参数,可以看到最后的np.mean() 会变化 其中np.random.seed(100) 得出的最终np.mean()居然是4.3 不可思议 import numpy as np import pandas as pd import scipy as sp from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns %precision 3 np.ra...
刚开始接触,对np.random.seed搞得莫名奇妙np.random.seed()的具体用法为np.random.seed()括号里边的数字只代表seed的分类,没有其他含义可以看到,当seed里的数字是2,无论随机数生成10个还是5个,都是相同的随机数而当seed括号里的为1时,则会生成另一组新的随机数。换句话说,seed()里边的数字不同,代表着不同...
n.random.seed([x])函数, x -- 改变随机数生成器的种子seed,x的值变化会影响随机数的产生,但是如果保持同一x不变,name在两次运行产生的随机数都相同,但x如果改变,则两次产生随机数不同。 不加x则前两组随机数没有任何关系,但是加上x之后,则产生相同的随机数,改变x又产生一组新的随机数 random.seed()如...
从NumPy 1.17开始，推荐使用Generator对象而不是直接使用np.random.*函数 rng = np.random.default_rng(seed=42)print(rng.random(3))print(rng.integers(0, 10, size=5))对于需要加密安全的随机数，应使用Python的secrets模块而非np.random。在科学实验中，设置随机种子对于结果可复现性非常重要。下一个章节中...
如果不指定size参数,np.random.random()将返回一个单一的随机浮点数。 import numpy as np random_number = np.random.random()print(random_number) AI代码助手复制代码 输出可能类似于: 0.5488135039273248 AI代码助手复制代码 2.2 生成一维数组 通过指定size参数为一个整数,可以生成一个一维数组。
5.np.random.seed()按照种子来生成随机数,种子一样,随机数结果一致 #不管执行多少回结果都一样np.random.seed(10) np.random.rand(10) 6.np.random.shuffle()打乱数组元素顺序 a=np.arange(10) np.random.shuffle(a)#输出的顺序被打乱了 7.np.random.choice()按照指定概率从指定数组中,生成随机数 ...
np.random.seed()的作用 np.random.seed()的作用是设置随机数种子,函数的输入可以是不同的 如果没有进行随机数种子的设置: 我们在调用random.rand()时,每次产生的数都是随机的。但是,当我们预先使用 random.seed(x) 设定好种子之后,其中的 x 可以
np.random.seed 随机种子生成器,使下一次生成的随机数为由种子数决定的“特定”的随机数,如果seed中参数为空,则生成的随机数“完全”随机。参考和文档。 np.random.seed(10) np.random.randint(100,200, (3,4)) Out[11]: array([[109, 115, 164, 128], ...
本文详细地介绍基于Python的第三方库random和numpy.random模块进行随机生成数据和随机采样的过程。 导入库 import random import numpy as np import pandas as pd 一、random模块 Python中的random模块实现了各种分布的伪随机数生成器。 random.random() 用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 ...
import numpy as np np.random.seed(100) z = np.random.randint(0,10,(3,3)) print(z) # print(z[:,2].argsort()) print(z[z[:,2].argsort()]) """第二题对x的列进行排序,先按照最后一行排序,假如两数相等则按照倒数第二行排序¶【知识点:排序】(提示: lexsort)""" import numpy as ...