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应用场景,我们可以更好地利用随机数在数据科学和机器学习中的优势,同时...
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...
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。值得注...
我知道了它传入一个整数之后,能帮我生成固定的随机数,那么它的含义是啥?以及为传入的参数是指什么?写回答1回答 liuyubobobo 2021-12-12 已采纳 这个参数就叫做“种子”。 简单来说,随机数生成的原理就是一个函数 f。所谓的种子,可以理解成是一个启动值。比如当你传入 x1,生成的第一个“随机数”,就是 ...
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 ...
1.以np.random.randn()函数为例 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 i = 0 ...
np.random.seed()函数有一个参数,即整数值,用于设置随机数的种子。当随机数生成器从这个种子开始,随后每次生成的随机数序列都是相同的。函数的输出是None值,即不返回任何数据。 二、实现方法 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...
通过自定义函数示例，可以直观理解np.random.seed()的用法。设置种子值后，每次调用函数生成的随机数序列一致。另一方面，np.random.RandomState()是一个伪随机数生成器，用于产生特定状态下的随机序列，确保在相同状态下生成的随机序列模式一致。伪随机数基于确定性算法，模拟均匀分布的随机数序列，但并非...
np.random.seed()作用于每次执行代码时指定随机数生成算法起始的整数值。若使用相同的seed值，生成的随机数会完全一致；反之，不设seed值时，系统依据时间自动选择值，导致每次生成的随机数因时间差异而变化。设置的seed()值仅在当前执行有效，不影响后续执行。