下面的代码示例演示了如何使用numpy设置和查看随机种子: importnumpyasnp# 设置随机种子np.random.seed(seed_value)# 生成随机数random_numbers_numpy=np.random.randint(1,100,size=5)print("numpy 随机数:",random_numbers_numpy)# 查看当前随机种子current_seed=np.random.get_state()[1][0]print("当前随机...
random.seed(a=None, version=2) # 初始化伪随机数生成器。如果未提供a或者a=None,则使用系统时间为种子。如果a是一个整数,则作为种子。 random.getstate() # 返回一个当前生成器的内部状态的对象 random.setstate(state) # 传入一个先前利用getstate方法获得的状态对象,使得生成器恢复到这个状态。 random.get...
importnumpyasnpdefsetup_seed(seed):np.random.seed(seed)defrandom_func_a():# return a random arrayreturnnp.random.rand(10)defrandom_func_b():# get a random index between 0-9returnnp.random.randint(0,10)defrandom_func_c(arr):# randomly choose a val from an arrayreturnnp.random.choice...
>>> import random>>> [i for i in dir(random) if i[0]>='a']['betavariate', 'choice', 'choices', 'expovariate', 'gammavariate', 'gauss','getrandbits', 'getstate', 'lognormvariate', 'normalvariate', 'paretovariate','randint', 'random', 'randrange', 'sample', 'seed', 'setstat...
np.random.seed(100)mycolors=np.random.choice(list(mpl.colors.XKCD_COLORS.keys()),len(years),replace=False)# Draw Plot plt.figure(figsize=(16,12),dpi=80)fori,yinenumerate(years):ifi>0:plt.plot('month','value',data=df.loc[df.year==y,:],color=mycolors[i],label=y)plt.text(df....
扣丁学堂浅谈Python视频教程之random模块详解 一、基本方法 random.seed(a=None,version=2) 初始化伪随机数生成器。如果未提供a或者a=None,则使用系统时间为种子。如果a是一个整数,则作为种子。 random.getstate() 返回一个当前生成器的内部状态的对象
random.seed(a=None, version=2)# 初始化伪随机数生成器。如果未提供a或者a=None,则使用系统时间为种子。如果a是一个整数,则作为种子。 random.getstate()# 返回一个当前生成器的内部状态的对象 random.setstate(state)# 传入一个先前利用getstate方法获得的状态对象,使得生成器恢复到这个状态。
首先准备创建箱型图所需数据:您可以使用numpy.random.normal()函数来创建一组基于正态分布的随机数据,该函数有三个参数,分别是正态分布的平均值、标准差以及期望值的数量。如下所示:#利用随机数种子使每次生成的随机数相同 np.random.seed(10) collectn_1 = np.random.normal(100, 10, 200) collectn_2 = ...
Default value is None, and if None, the generator uses the current system time. versionAn integer specifying how to convert theaparameter into a integer. Default value is 2 More Examples Example Demonstrate that if you use the same seed value twice, you will get the same random number twice...
transform=A.Compose([A.RandomCrop(width=256,height=256),A.HorizontalFlip(p=0.5),A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),])# Read an imagewithOpenCV and convert it to theRGBcolorspace image=cv2.imread("image.jpg")image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)# Augment an image ...