下面是设置Python中random seed的流程: 具体步骤 导入random模块 在Python中,random模块提供了生成伪随机数的功能。我们首先需要导入random模块。 importrandom 1. 设置random seed 设置random seed可以保证每次生成的随机数序列都是相同的。我们可以通过以下代码轻松实现: random.seed(42) 1. 示例代码 importrandom# 设...
random.seed(123)print(random.random()) 1. 2. 3. 4. 在上面的代码中,我们首先导入random模块,然后使用random.seed(123)设置random seed为123,最后调用random.random()生成一个随机数并打印出来。 random seed的使用示例 接下来,我们通过一个简单的示例来说明random seed的作用。 假设我们有一个函数generate_ra...
random.seed(456)print(random.randint(1, 10)) # 输出:5 print(random.randint(1, 10)) # 输出:2 print(random.randint(1, 10)) # 输出:9 ```在这个示例中,我们先使用`seed(123)`将种子设置为固定值`123`,然后生成三个随机整数。接着,我们使用`seed(456)`将种子设置为固定值`456`,再...
random()) 输出为: 0.1105 0.8871 """ 可以看出,第一种给出随机种子后输出固定 第二种注释掉随机种子则输出随机而不固定 """ np.random.seed() print(np.random.random()) 输出: 0.6208 0.9096 np.random.seed(10) print(np.random.random()) 输出: 0.7713 0.7713 """ 道理同1 """ torch.manual_...
seed() 方法改变随机数生成器的种子,可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。语法 以下是 seed() 方法的语法:import random random.seed ( [x] )我们调用 random.random() 生成随机数时,每一次生成的数都是随机的。但是,当我们预先使用 random.seed(x) 设定好种子之后,其中的 x 可以是任意数字,如10...
random.seed(a=None, version=2) 参数 a– 生成随机数的种子,可以设置为一个整数(int)。 返回 没有返回值。 示例 设置随机种子 # test.pyimportrandomrandom.seed(0)print(random.random()) # 返回从区间[0.0,1.0)随机抽取的浮点数 AI代码助手复制代码 ...
np.random.seed(0) # 先定义一个随机数种子 print(np.random.rand(5)) # "随机"生成5个数 结果: [0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ] 这里的rand(5)就是相当于生成五个数据 接着看第二段代码: import numpy as np np.random.seed(0) # 先定义一个随机数种子 ...
随机种子(random.seed())在Python中的作用是确定随机数生成器的起始点。随机数序列确保了可重复性、随机性的生成,并且当提供相同的种子时,可以在多次执行中生成相同的随机数序列。 Python中的random.seed()函数被用于初始化伪随机数生成器的稳定状态。当你提供一个种子值时,你基本上设置了随机数生成算法的初始点,...
在下文中一共展示了util.set_random_seed方法的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: main ▲点赞 4▼ # 需要导入模块: from utils import util [as 别名]# 或者: from utils.util importset_random_...
1、random.seed() 2、numpy.random.seed() 3、numpy.random.RandomState() 本节介绍第一个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。