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...
importnumpyasnp# 设置随机种子np.random.seed(42)# 生成随机浮点数random_floats=np.random.rand(5)print("Random floats with seed from numpyarray.com:",random_floats) Python Copy Output: 通过设置相同的随机种子,我们可以确保每次运行代码时生成相同的随机数序列。这在需要可重复性的实验或测试中非常有用。
self.id=iddefrun(self): super(NN, self).run()print(np.random.random(5))print(np.random.random(5)) np.random.seed(1111)print(np.random.random(5))print(np.random.random(5))print("="*30) np.random.seed(1111) ps= [NN(i)foriinrange(1)]forpinps: p.start()forpinps: p.join(...
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
56 -- 2:31 App Numpy Array - Sum, Axes and Dimensions - Random Pearls 233 -- 8:11 App Python_Numpy模块:使用np.random创建随机数组 894 -- 22:04:14 App Python之机器学习数据分析 1221 4 9:36 App 018Python数据分析random.seed() 4563 4 12:39 App 【Python常用内置模块】random模块 ...
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,...
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...
1、random.seed() 2、numpy.random.seed() 3、numpy.random.RandomState() 本节介绍第二个numpy.random.seed() 1、随机种子是干什么的? 作用:让随机结果可重现。 比如:抽样时,保证不同次,抽样的数据是一样的。 2、随机种子是如何生效的? 2.1、如果不设置随机种子,每次的随机数都不同。
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...
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 np.random.seed(1) #设置随机种子为1 print(np.random.rand(30)) 1. 2. ...