importnumpyasnp# 设置初始种子np.random.seed(2468)# 生成一些随机数print(f"Random number 1 from numpyarray.com:{np.random.rand()}")# 保存当前状态state=np.random.get_state()# 生成更多随机数print(f"Random number 2 from numpyarray.com:{np.random.rand()}")# 恢复之前的状态np.random.set_st...
numpy.random.seed()函数用于设置随机数生成器的种子(seed)。种子是随机数生成算法的起点,决定了随机数序列的产生。当你为随机数生成器设置了一个固定的种子后,每次生成的随机数序列都会是相同的。这在需要可复现性的实验中特别有用,因为它确保了实验的可重复性。 为什么要使用numpy.random.seed()? 可复现性:在...
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...
说明: Code1是使用了随机数种子seed(),种子数30,seed( ) 是用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值,代码中每执行一次都使用了相同的随机数种子30,所以生成的随机数是相同的。 Code2: 说明:Code2中每执行一次都使用了不同的随机数种子i,所以生成的随机数是不同的。 Code3: 说明:Code3在执行5次循环中,...
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 n
4、关于numpy.random.seed()的使用说明 定义:seed( ) 用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值,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吗,设置的seed()值仅一次有效。
随机种子(Random Seed):用于初始化随机数生成器的值,设置相同的种子可以产生相同的随机数序列。 分布(Distribution):随机变量的概率分布,如均匀分布、正态分布等。 形状(Shape):生成的随机数数组的维度和大小。 让我们通过一个简单的例子来了解如何使用NumPy生成随机数: ...
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np.random.seed(seed):设置随机数生成器的种子,用于生成可重复的随机数序列。 这些随机数函数可以用于生成各种类型的随机数,满足不同的需求。通过灵活使用这些函数,可以进行模拟实验、生成随机样本、进行随机抽样等操作,支持数据分析和统计推断的应用。 6.NumPy数据的输入输出 ...