关于numpy.random.seed,下列说法错误的是() A. 设置的seed()值仅一次有效 B. seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值 C. 如果使用相同的seed()值,则每次生成的随机数都相同 D. seed()不能为空 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
若想每次都能得到相同的随机数,每次产生随机数之前,都需要调用一次seed()。 参考资料: np.random.seed()函数 - 知乎 (zhihu.com) 【数据处理】Numpy.random.seed()的用法 - 简书 (jianshu.com)
random.seed()函数的作用原理基于随机数生成器的内部算法。随机数生成器通常使用一种称为伪随机数生成器(PRNG)的算法,这种算法根据一个初始的种子值(seed)生成一系列的随机数。PRNG算法的设计使得相同的种子能够产生相同的随机数序列,而不同的种子则会产生不同的随机数序列。 通过设置种子,我们可以控制随机数生成器...
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 #...
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 ...
在使用numpy时 ,有时需要用到随机数,并且想让生成的随机数在每次运行时都能得到相同的数组,这时可以使用random.seed(int i)函数,设置随机数种子。 下面用几个测试demo,感受下效果~ (1)测试demo1 import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(0) sample = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 5)...
Numpy常用random随机函数 seed 向随机数生成器传递随机状态种子 只要random.seed( * ) seed里面的值一样,那随机出来的结果就一样。所以说,seed的作用是让随机结果可重现。也就是说当我们设置相同的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。使用同一个种子,每次生成的随机数序列都是...
seed()函数的用法如下: numpy.random.seed(seed=None) 参数: - seed:整数或者None,指定随机数生成器的种子,默认为None。 示例: ```python import numpy as np np.random.seed(0) x = np.random.rand(5) print(x) #输出[0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548] np.random.seed(0) y = np...
更换np.random.seed()括号中的值为0,结果如下 np.random.seed(0) 由此可以得知设置随机数种子可以使每一次生成随机数据的时候结果相同。 若不设置随机数种子,代码和结果如下图所示。 import numpy as np # np.random.seed(0) array=np.random.rand(3) print(array) 未设置np.random.seed() 由此可见,不设...