seed(42) # 生成随机数组 arr = np.random.rand(5) print(arr) 在这个例子中,无论我们何时运行这段代码,都会得到相同的随机数组arr,因为我们设置了相同的种子值42。 总结 np.random.seed()函数是NumPy库中一个非常有用的工具,它允许我们控制随机数生成的过程,从而实现结果的可重复性。通过了解它的工作原理和...
np.random.seed()函数用于生成指定随机数。函数内部的参数，比如seed(5)，可以被理解为“堆”，表示第5堆种子。在代码实例中，如果seed()参数设置后，np.random.seed()会按顺序生成固定的数组。若使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同。若不设置seed()值，则每次生成的随机数不同。值得注...
671 0 2 *(变量++)语法的含义是什么呢? 590 1 1 请问在提到矩阵和向量的乘积时,由线性方程组引出,而我感觉发现两边的向量每一个分量表达的含义不一样啊,那这两个向量也没什么实际意义上的关联吧 869 0 8 老师, 能讲下计算属性和自定义指令分别该在什么时候用吗? 508 0 4 老师可以解释下num_ls...
怎么理解np.random.seed（）？怎么理解np.random.seed（）？在使⽤numpy时，难免会⽤到随机数⽣成器。我⼀直对np.random.seed()，随机数种⼦搞不懂。很多博客也就粗略的说，利⽤随机数种⼦，每次⽣成的随机数相同。我有两个疑惑：1, 利⽤随机数种⼦，每次⽣成的随机数相同。这是什么意思?
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()函数的主要作用是生成指定的随机数序列，它就像是一个设定随机数生成器初始状态的工具。通过为seed()函数传递一个参数，你可以指定一个"种子"，例如seed(5)就代表使用第五组预先定义的种子。当你设置了一个种子后，np.random.seed()函数将按照该种子生成一组固定的随机数序列。值得...
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 ...
np.random.seed()函数的实现方法很简单,就是通过NumPy库中的随机数生成器对象生成随机数序列,并且将种子值作为生成器的初始值,将随机数序列初始化为相同的状态。下面是np.random.seed()函数的伪代码: def seed(seed): random_number_generator = RandomNumberGenerator() random_number_generator.set_seed(seed) ...
np.random.seed(n)函数用于生成指定随机数。 二、参数 把seed()中的参数比喻成“堆”;eg. seed(5):表示第5堆种子。 三、代码实例 seed()中的参数被设置了之后,np.random.seed()可以按顺序产生一组固定的数组,如果使用相同的seed()值,则每次生成的随机数都相同。如果不设置这个值,那么每次生成的随机数不同...