importnumpyasnpdefrun_experiment(seed):np.random.seed(seed)data=np.random.normal(0,1,1000)returnnp.mean(data)# 运行两次实验result1=run_experiment(789)result2=run_experiment(789)print(f"Result 1 from numpyarray.com:{result1}")print(f"Result 2 from numpyarray.com:{result2}")print(f"Resu...
除了正态分布随机数外,numpy的random模块还提供了其他类型的随机数生成方法,如均匀分布随机数、离散分布随机数等。这些方法可以根据实际需求选择使用。需要注意的是,numpy的random模块生成的随机数是伪随机数,它们的随机性是由算法生成的。因此,在使用numpy的random模块生成随机数时,需要注意设置随机种子(random seed),以...
importnumpyasnp# 设置随机种子np.random.seed(42)# 生成随机数random_numbers=np.random.normal(size=5)print("Random numbers with seed from numpyarray.com:",random_numbers)# 重新设置相同的种子np.random.seed(42)# 再次生成随机数same_random_numbers=np.random.normal(size=5)print("Same random numbers...
import numpy as np# 设置随机种子保证结果可重现np.random.seed(42)print(np.random.random(3)) # 每次运行结果相同 6、高级功能 import numpy as np# 多元正态分布mean = [0, 0]cov = [[1, 0.5], [0.5, 1]]print(np.random.multivariate_normal(mean, cov, size=5))# 随机选择多个不重复...
random.shuffle(iterable)：这个函数用于将一个序列中的数据随机打乱顺序，它不会改变原始序列，只是返回一个新的随机排列。random.sample(seq, k)：这个函数在一个序列中进行无重复的随机抽样，常用于需要从数据集中抽取有限样本的场景。▣ random模块高级功能 ▣ 随机种子与重复性 random.seed(a, version)：通过...
如果你希望每次运行代码时生成的随机数序列相同，可以使用 numpy.random.seed() 函数设置随机种子。这在调试代码时尤其有用，尤其是在科学研究和数据分析中，确保结果的可重复性至关重要，因为它可以帮助验证实验结果和代码的正确性。import numpy as np np.random.seed(42)设置相同的种子值，每次运行程序时生成的...
随机数种子:seed(s) ① np.random.random(size=None) ② np.random.random_sample(size=None) ③ np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) ④ np.random.rand(d0, d1, ..., dn) ⑤ np.random.randn(d0, d1, ..., dn) ⑥ np.random.standard_normal(size=None) ⑦ np.random.nor...
# 2. np.random.seed随机种子的使用:numpy.random.seed()不是线程安全的 # 如果程序中有多个线程最好使用numpy.random.RandomState实例对象来创建或者使用random.seed()来设置相同的随机数种子。 np.random.seed(1234567890) a = np.random.randint(1, 10, size=10) ...
np.random.seed(seed=None) 函数作用: 随机种子生成器,固定生成的随机数 如果使用相同的seed( )值,则每次生成的随即数都相同; 如果不设置这个值,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。 ''' # 指定seed = 1 np.random.seed(1) ...
tf.random_normal()函数用于从服从指定正太分布的数值中取出指定个数的值。 tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) np.random.normal()给出均值为loc,标准差为scale的高斯随机数(场). numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)...