要冻结RandomState对象,可以使用get_state()方法获取当前的状态,并将其保存起来。例如: 这样,我们就可以在之后的代码中使用set_state()方法将RandomState对象恢复到之前的状态,从而生成相同的随机数序列。 复制RandomState对象: 复制RandomState对象意味着我们希望创建一个新的RandomState对象,
random.setstate() 线程安全 我们将 random.seed 替换为 random.setstate 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importthreadingimportnumpyasnpimportrandomimporttime defget_random_num(tag,state):random.setstate(state)for_inrange(random.randint(10,20)):time.sleep(0.1*random.random())random...
解析numpy.random.get_state()和numpy.random.set_state() get_state():可理解为设定状态,记录下数组被打乱的操作 set_state():接收get_state()返回的值,并进行同样的操作 一般结合random.shuffle()函数使用 将实例与标签两个数组同时打乱,但打乱后,实例与标签任然是一一对应的关系 # -*- coding: utf-8 -*...
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...
random.set_state(current_state) shuffled_b = np.random.shuffle(b) print('a:', a) print('shuffled_a:', shuffled_a) print('b:', b) print('shuffled_b:', shuffled_b) #运行结果 #a: [2 3 4 1] #shuffled_a: None #b: [4 6 8 2] #shuffled_b: None a和b的每个元素是相对应...
>>>type(np.random.random_integers(5)) <type'int'> >>> np.random.random_integers(5, size=(3.,2.)) array([[5, 4], [3, 3], [4, 5]]) Choose five random numbers from the set of five evenly-spaced numbers between 0 and 2.5, inclusive (i.e., from the set {0, 5/8, 10...
np.random.get_state()用来获取随机生成器 np.random的状态,并返回一个state;np.random.set_state()用来设置随机生成器 np.random的状态,其参数为np.random.get_state()返回的state。 随机生成器random,每执行一次,random的状态(state)就会变化一次,所以每次产生的随机数都不同,或随机操作的效果都不同。 示例:...
importnumpyasnpfromnumpyimportrandom Python Copy 这样,我们就可以使用np.random或直接使用random来调用随机数函数了。 1.2 设置随机种子 为了确保结果的可重复性,我们通常会设置一个随机种子: importnumpyasnpfromnumpyimportrandom np.random.seed(42)print("Random seed set for numpyarray.com example") ...
State and Seeding Parallel Features Compatibility Guarantee 状态和种子 并行功能 兼容性保证 Introduction What’s New or Different 随机数模块的基本使用🎈 构造RandomGenerator 生成指定形状的n维数组 整型数矩阵 浮点数矩阵 数理统计和随机数 随机矩阵元素精度设置 ...
# 决策树tree_reg = DecisionTreeRegressor(min_samples_split=3, random_state=0).fit(X_train, y)ax.plot(line, tree_reg.predict(X_plot), linewidth=2, color="red", label="Decision Tree") # 原始数据ax.plot(X[:, 0...