import numpy as np 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 print(np.random.rand(5)) # 再"随机"生成5个数 np.random.seed(0) for i in range(7): print(np.random.random()) # "随机"生成7个数 运行结果: [0.5488135 0.71518937 0.60276338...
importnumpyasnp num=0np.random.seed(0)while(num<5):print(np.random.rand(1,5))num+=1print('---') 看到,结果就不一样了,但是初始化第一行的结果还是一样的,这说明初始值一样 ,而且你会发现,无论你运行多少遍,有了随机种子,运行的结果都是一样的 但我们不需要随机种子的时候,把随机种子的赋值注...
同样,你可以通过numpy.random.seed()来设置随机种子。 import numpy as np # 设置随机种子 np.random.seed(42) # 生成随机数 print(np.random.rand()) # 示例输出:0.6394267985610321 print(np.random.randint(1, 10)) # 示例输出:4 与random模块类似,设置随机种子后,np.random.rand()和np.random.randint(...
而Python中的np.random.seed()函数,正是用来设置这个初始种子值的。 一、np.random.seed()的作用 np.random.seed()函数是NumPy库中的一个函数,用于设置随机数生成器的种子。当我们为np.random.seed()提供一个固定的数值时,随机数生成器会从这个数值开始,生成一系列确定的随机数。这样,每次运行代码时,只要种子...
np.random.seed() n.random.seed([x])函数, x -- 改变随机数生成器的种子seed,x的值变化会影响随机数的产生,但是如果保持同一x不变,name在两次运行产生的随机数都相同,但x如果改变,则两次产生随机数不同。 不加x则前两组随机数没有任何关系,但是加上x之后,则产生相同的随机数,改变x又产生一组新的随机...
import numpy as np if __name__ == '__main__': i = 0 while(i<6): if(i<3): np.random.seed(0) print(np.random.randn(1, 5)) else: print(np.random.randn(1, 5)) pass i += 1 i = 0 while(i<2): print(np.random.randn(1, 5)) ...
python编程中,各种随机种子seed设置总结 代码语言:javascript 代码运行次数:0 # 导入模块importrandomimportnumpyasnpimporttensorflowastfimporttorchimporttime 下面先展示python内置random函数、numpy中的random函数、tensorflow及pytorch中常见的seed使用方式(注:pytorch仅以CPU为例):...
importnumpyasnp 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()的用法 刚开始接触,对np.random.seed搞得莫名奇妙 np.random.seed()的具体用法为 np.random.seed()括号里边的数字只代表seed的分类,没有其他含义 可以看到,当seed里的数字是2,无论随机数生成10个还是5个,都是相同的随机数 而当seed括号里的为1时,则会生成另一组新的随机数。换句话说,...
np.random.seed(seed)print("test numpy seed: ", seed)for_inrange(cnt):print(np.random.random())print(np.random.randn(1,5))print(np.random.uniform(1,10,5))print('\n') 多次运行以上的test_numpy_random_seed函数,你可以观察到与使用random模块时相似的情形,进一步验证了我们总结的关于随机数种子...