np.random.seed(42) 5 randint(low, high=None, size=None,) #生成 [low,high) 之间随机整数;若果 high=non 取值在[0,low) 之间。 np.random.seed(42) 6. random_integers(low, high=None, size=None) # 产生 [low, heigh) 上的随机整数,randint()的旧版 np.random.seed(42) 7 random_sample(...
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...
np.random.seed()参数问题 先看一段代码: import numpy as np random.seed(0) print(np.random.rand(2, 3)) np.random.seed(1) print(np.random.rand(2, 3)) np.random.seed(2) print(np.random.rand(2, 3)) 运行结果: [[0.5488135 0.71518937 0.60276338] [0.54488318 0.4236548 0.64589411]] [[4...
np.random.seed()函数接受一个整数作为参数,这个整数就是随机数生成器的种子。设置种子后,随后的随机数生成操作(如np.random.rand(),np.random.randint()等)将基于这个种子生成可预测的随机数序列。 示例:使用np.random.seed() 让我们通过一个简单的例子来演示np.random.seed()的用法。 import numpy as np #...
2,随机数种子的参数怎么选择?在别人的代码中经常看到np.random.seed(Argument),这个参数不一样,有的是0,有的是1,当然还有其他数。那这个参数应该怎么选择呢? 通过对别的博客的理解,我做了以下几组实验: importnumpy as npif__name__=='__main__': ...
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...
import random # 生成伪随机数 def generate_pseudo_random(seed): random.seed(seed) # 设置随机数种子 return [random.randint(1, 100) for _ in range(5)] # 生成5个随机整数 # 初始种子 initial_seed = 42 print(f"初始种子:{initial_seed}") ...
Numpy—np.random.seed()函数的应用 np.random.seed()函数可以保证生成的随机数具有可预测性。 这里的可预测性是指相同的种子(seed值)所产生的随机数是相同的。如果不设置seed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。 语法: numpy.random.seed(seed=None) 输入: —-seed参数...
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))...
设置随机数种子为42 np.random.seed(42) complex_numbers = np.random.random(5) + 1j * np.random.random(5) print "Complex numbers\n", complex_numbers # (2) 调用sort_complex函数对上面生成的复数进行排序 print "Sorted\n", np.sort_complex(complex_numbers)...