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)...
np.random.seed(7890)# 创建一个数组arr=np.arange(100)# 随机选择5个元素random_choice=np.random.choice(arr,5,replace=False)print(f"Random choice from numpyarray.com:{random_choice}") Python Copy Output: 这个例子展示了如何使用np.random.choice()从数组中随机选择元素。 7. 多维随机数组的生成 Nu...
从上面的介绍可以看出,random.seed(), numpy.random.seed(),和 tf.set_random_seed() 三个函数的作用范围是不同的。random.seed()仅对Python标准库random中的函数有效,numpy.random.seed()仅对NumPy库中的随机数生成函数有效,而tf.set_random_seed()仅对TensorFlow库中的随机数生成函数有效。因此,在实际应用中...
numpy.random.seed()仅影响使用Numpy库的随机数生成器。如果你的代码中还使用了其他库(如Python内置的random模块或Scipy库)来生成随机数,你可能需要分别为它们设置种子。 结论 numpy.random.seed()是一个强大的工具,可以帮助我们控制随机数的生成,确保实验的可复现性。在使用随机数时,合理地设置种子是很重要的。通过...
可以看到,在python生成多进程时会copy父进程中的numpy.random的状态,这其中也包括随机种子的状态; 如果子进程生成完成后,那么父进程中的numpy.random的状态是不会影响子进程的。 ===
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序列将保持一致。这就像是告诉随机数生成器：“照剧本演！”🔢 生成随机数的方法 生成随机整数 生成指定范围内的随机整数。# 生成一个 0 到 99 之间的随机整数 x = np.random.randint(100)print(x) # 可能输出 42 # 生成一个包含 5 ...
importnumpyasnp# 设置随机数种子为0np.random.seed(0)# 生成一个服从正态分布的随机数数组random_array=np.random.randn(5)print(random_array) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 在上面的示例中,我们使用np.random.seed(0)设置了随机数种子为0,然后生成了一个服从正态分布的随机数数组。每次运行以上代码...
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) ...
如果每次调用 numpy 的其他随机函数时设置 np.random.seed(a_fixed_number) ,结果将是相同的: >>> import numpy as np >>> np.random.seed(0) >>> perm = np.random.permutation(10) >>> print perm [2 8 4 9 1 6 7 3 0 5] >>> np.random.seed(0) >>> print np.random.permutation(10...
np.random.seed(2) print(np.random.randint(2, 10, size=3)) np.random.seed(2) print(np.random.randint(2, 10, size=3)) np.random.seed(3) print(np.random.randint(2, 10, size=3)) 六 完整代码示例 # This is a sample Python script. # Press ⌃R to execute it or replace it wi...