为了设定NumPy的随机种子,我们可以使用np.random.seed()函数。例如,如果我们想要设定随机种子为10,可以这样写: import numpy as np np.random.seed(10) 这样,每次运行程序时,NumPy生成的随机数序列都将相同。Python标准库的random模块Python标准库中的random模块也提供了生成随机数的功能。为了设定random模块的随机种子...
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(...
通过固定种子,我们可以确保每次运行程序时生成的随机数序列是相同的。 在Numpy中,可以使用np.random.seed()函数来设置随机数种子。下面是一个例子,展示如何设置随机数种子并生成一个服从正态分布的随机数数组: importnumpyasnp# 设置随机数种子为0np.random.seed(0)# 生成一个服从正态分布的随机数数组random_array...
np.random.seed(k) 如果使用相同的k值,则每次生成的随机数都相同,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。 np.random.random([size]) 在[0,1)区间随机生成数组,szie不填写时只生成一个数据的数组,size可接收列表或元组,随机生成和size尺寸大小相同的数组 np....
2. 证明seed方法改变了全局随机种子 3. 证明RandomState只改变局部随机种子 1. 同一随机种子会产生相同随机序列 #同一随机种子产生相同随机序列 In [230]: def run_seed(seed): ...: np.random.seed(seed) ...: for _ in range(3): ...: print(np.random.rand(5)) ...
random.seed(seed) # 设置随机数种子 return [random.randint(1, 100) for _ in range(5)] # 生成5个随机整数 # 初始种子 initial_seed = 42 print(f"初始种子:{initial_seed}") # 第一次生成伪随机数 random_numbers_1 = generate_pseudo_random(initial_seed) ...
np.random.randint(low,high=None,size=None) 例1 生成随机整数 arr=np.random.randint(100,200,size=(2,4)) print(arr) # 结果 例2 生成[0,1]的随机数组 arr1=np.random.rand(5 print(arr1,"\n") arr2=np.random.rand(4,2) print(arr2) # 结果 random模块常用的随机数生成方法: seed 设置...
6. 生成随机布尔值:numpy.random.rand() < 0.5,这将返回一个与输入数组形状相同的布尔数组,其中每个元素都是True或False。 7. 生成随机种子:numpy.random.seed(seed=None),其中seed是随机数生成器的种子。 这些只是numpy.random模块的一部分功能,还有许多其他功能可以根据需要使用。
seed Seed the random number generator permutation Return a random permutation of a sequence, or return a permuted range shuffle 洗牌Randomly permute a sequence in-place rand Draw(抽出) samples from a uniform distribution randint Draw random integers from a given low-to-high range ...
switch = random.random() random.seed() if switch > random.random(): a = random.randrange(-2000, 2000) b[i][j] = a b[j][i] = a else: b[i][j] = 0 b[j][i] = 0 我最好这样做: 因为在这种情况下,矩阵的所有元素都来自相同的分布...