使用setseed函数 Python的random模块提供了一个setseed函数,允许我们设置随机数生成器的种子。通过设置种子,我们可以控制随机数的生成过程,使得生成的随机数序列是可重现的。 下面是一个使用setseed函数的例子: importrandom# 设置随机数生成器的种子random.seed(1)# 生成10个随机数for_inrange(10):print(random.rand...
伪随机数生成模块。如果不提供 seed,默认使用系统时间。使用相同的 seed,可以获得完全相同的随机数序列,常用于算法改进测试。 语法:random.seed(a=None, version=2) a = random.Random()a.seed(1)[a.randint(1, 100) for i in range(20)][14, 85, 77, 26, 50, 45, 66, 79, 10, 3, 84, 44,...
import tensorflow as tf global_seed = 42 N_chains = 5 np.random.seed(global_seed) seeds = np.random.randint(0, 4294967295, size=N_chains) for i in range(N_chains): tf.set_random_seed(seeds[i]) ... some stuff ... kernel_initializer = tf.random_normal_initializer(seed=seeds[i])...
大爷：当然是有的，第一种方法是修改环境变量PYTHONHASHSEED，如果 PYTHONHASHSEED 为空或者 random 则代...
Python集合set不是无序的吗？已知有两个集合setA和setB，请写出程序的运行结果（两个结果之间用一个分号...
我在我的项目下面的代码中发现了一个奇怪的结果(下面的代码等同于我项目中的代码,因为我必须删除与问题无关的部分):random.seed(9000) list1 =[0, 1]set_diff =set(list1) -set(list2)list_diff = list(set_diff )print( list_diff ) 浏览20提问于2018-01-01得票数0 ...
那么，如何让不同进程间相同输入的哈希值保持一致呢？有一种方法是修改环境变量 PYTHONHASHSEED。将其设置为0，可以让每个进程的前后缀都保持一致，从而实现相同输入得到相同哈希值。另一种方法则是使用 hashlib 包中的哈希算法，避免依赖于环境变量带来的随机性。这个问题与人生并没有直接关系，但我们可以...
stack.append(seed)whilelen(stack) >0: (x,y) = stack.pop()# 如果已经被填充过,则跳过if(maps[x][y] ==1):continue# 横向填充并记录lx rxi=0time.sleep(0.01)while(maps[x+i][y] ==0): maps[x+i][y] =1win32gui.SetPixel(dc, x+i, y,0xffffff) ...
importrandom# 设置全局随机种子为42random.seed(42)# 在不同位置生成随机数num1=random.randint(1,100)num2=random.randint(1,100)print("随机数1:",num1)print("随机数2:",num2) Python Copy 运行以上代码将输出: 随机数1:81随机数2:14 Python ...
ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-18-c29f17706012> in <module> 7 import numpy as np 8 import numpy.random as nr ---> 9 from tensorflow import set_random_seed 10 import matplotlib.pyplot as plt 11 get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline') ImportErr...