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:{
defset_random_seed(seed):# 设置Python的随机种子 random.seed(seed)# 设置NumPy的随机种子 np.random.seed(seed)# 设置CPU的随机种子 torch.manual_seed(seed)# 设置当前GPU设备的随机种子 torch.cuda.manual_seed(seed)# 设置所有GPU设备的随机种子(如果使用多GPU) torch.cuda.manual_seed_all(seed)# 禁用C...
numpy.random.seed() 是NumPy库中的一个函数,用于设定NumPy随机数生成器的种子。与random.seed()类似,设定了种子后,NumPy随机数生成器将会产生一系列固定的随机数序列。这意味着,在给定相同种子的情况下,多次运行程序将会得到相同的NumPy随机数序列。需要注意的是,numpy.random.seed()仅对NumPy库中的随机数生成函数...
import numpy as np def set_random_seed(seed): # 设置Python的随机种子 random.seed(seed) # 设置NumPy的随机种子 np.random.seed(seed) # 设置CPU的随机种子 torch.manual_seed(seed) # 设置当前GPU设备的随机种子 torch.cuda.manual_seed(seed) # 设置所有GPU设备的随机种子(如果使用多GPU) torch.cuda....
importnumpyasnp# 设置随机种子np.random.seed(42)# 生成随机数random_numbers1=np.random.rand(5)print("First set of random numbers from numpyarray.com:",random_numbers1)# 重新设置相同的随机种子np.random.seed(42)# 再次生成随机数random_numbers2=np.random.rand(5)print("Second set of random num...
Python语言学习:三种随机函数random.seed()、numpy.random.seed()、set_random_seed()及random_normal的简介、使用方法(固定种子)之详细攻略 目录 python中常见的三种随机函数random.seed()、numpy.random.seed()、set_random_seed() 1、三种随机总结
声明1 - 您可以使用 np.random.get_state()[1][0] 找到随机种子。 如果使用 np.random.seed(123) 设置随机种子,则可以使用 state = np.random.get_state() 将随机状态检索为元组。下面是对 state 的仔细观察(我在 Spyder 中使用变量资源管理器)。我正在使用屏幕截图,因为使用 print(state) 会因为元组第二...
一. np.random.rand 二. np.random.randint 三. np.random.rand & random_sample 四. np.random.normal 五. np.random.shuffle 六. np.random.seed 当我们在创建一个 ndarray 结构时,如果希望数组中的值是随机值,就需要用到 numpy.random 模块。
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...请看: import numpy as np np.random.seed(0) np.random.rand...
nr=np.random nr.seed(0) np.set_printoptions(precision=2)#只显示小数点后2位### randprint(nr.rand(3,4))#产生[0,1]的浮点随机数,括号里面的参数可以指定产生数组的形状#[[0.55 0.72 0.6 0.54]#[0.42 0.65 0.44 0.89]#[0.96 0.38 0.79 0.53]]print(nr.rand())#0.568044561094### randnprint(nr...