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 print(np.random.rand(5)) # 再"随机"生成5个数 np.random.seed(0) for i in range(7): print(np.random.random()) # "随机"生成7个数 运行结果: [0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ...
np.random.seed(0)a=np.random.rand(10)b=np.random.rand(10)print(a)print("\n")print(b)#输出结果[0.54881350.715189370.602763380.544883180.42365480.645894110.437587210.8917730.963662760.38344152][0.791725040.528894920.568044560.925596640.071036060.08712930.02021840.832619850.778156750.87001215] 设置了seed没变,但是输出...
设置的seed()值仅一次有效 np.random.seed()参数问题 先看一段代码: import numpy as nprandom.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...
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...
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() 一、功能 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...
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...
np.random.seed()作用,作用:使得随机数据可预测。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,则每次会生成不同的随机数
import numpy as npnp.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 npnp.random.seed(0) # 先定义一个随机数种子print(...
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...