numpy.random.seed & numpy.random.RandomState np.random.seed()和np.random.RandomState都用于生成随机数种子,np.random.seed()是可以直接调用的方法,而np.random.RandomState则是一个产生随机数的容器,使用时需要创建实例对象,进而调用实例方法,如np.random.Rand
Numpy.random.seed()和numpy.random.RandomState()用法 Numpy.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”,当我们在seed()的括号里设置相同的seed,“聚宝盆”就是一样的,那当然每次拿出的随机数就会相同(不要觉得就是从里面随机取数字,只要设置的s...
# 方法1:使用np.random.seed()np.random.seed(123)print(f"Random number from numpyarray.com (seed 123):{np.random.rand()}") # 方法2:使用np.random.RandomStaterng=np.random.RandomState(456)print(f"Random number from numpyarray.com (RandomState 456):{rng.rand()}") Python Copy Output: 这...
np.random.seed()和np.random.RandomState都用于生成随机数种子,np.random.seed()是可以直接调用的方法,而np.random.RandomState则是一个产生随机数的容器,使用时需要创建实例对象,进而调用实例方法,如np.random.RandomState(42).uniform()。 随机数种子seed只有一次有效,在下一次调用产生随机数函数前没有设置seed,则...
numpy.random.RandomState()是NumPy库中的一个类,用于生成随机数。它的输出是一个RandomState对象,可以用来生成各种类型的随机数。 RandomState对象的输出是伪随机数,即看似随机但实际上是通过确定性算法生成的。这意味着给定相同的种子(seed),RandomState对象将生成相同的随机数序列,这在实验复现和调试代码时非常有用。
numpy的random总结 importnumpy as np 1、两种方式设定相同的随机数的值:np.random.seed()和np.random.RandomState() np.random.seed(42) a=np.random.rand(1,10) b=np.random.rand(1,10)print(a)print(b) 输出: [[0.37454012 0.95071431 0.73199394 0.59865848 0.15601864 0.15599452...
Numpy中，随机种子是一个关键工具，它控制了随机数生成的可重复性。让我们深入了解三种常用的随机种子设置方法：random.seed()，numpy.random.seed()和numpy.random.RandomState()。本部分主要讲解numpy.random.seed()的功能和作用。首先，随机种子的主要目的是确保每次运行时，随机数生成的结果是可预见和可...
首先，让我们了解一下numpy库提供的几种随机种子函数。它们分别是random.seed()、numpy.random.seed()和numpy.random.RandomState()。接下来，我们将深入探讨numpy.random.RandomState()函数。此函数用于生成一个随机数生成器对象，用于产生可重复的随机数。那么，随机种子究竟有何作用呢？其实，它的主要功能...
r = np.random.RandomState(2)的变化不会影响全局 np.random.seed(2),会影响全局 2.2、用法不同,比如 r.rand(2),需要在r的范围下使用 np.random.rand(2),直接使用 3、random.seed(2) 和 np.random.seed(2) 区别 基本没啥区别:一个是python自带的,一个是numpy的 ...
RandomState:定义种子类:RandomState是一个种子类,提供了各种种子方法,最常用seed seed([seed]):定义全局种子:参数为整数或者矩阵 代码示例: import numpy as np rs = np.random.RandomState(1) data = rs.rand(30) print(data) import numpy as np ...