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...
random.seed(0)np.random.seed(0)print(np.random.rand(2))np.random.seed(0)print(np.random.rand(2)) 结果为: [0.5488135 0.71518937][0.5488135 0.71518937] 栗子2 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importrandom random.seed(0)print("1: ",random.random())# 生成同一个随机数 ra...
如果每次调用 numpy 的其他随机函数时设置 np.random.seed(a_fixed_number) ,结果将是相同的: >>> import numpy as np >>> np.random.seed(0) >>> perm = np.random.permutation(10) >>> print perm [2 8 4 9 1 6 7 3 0 5] >>> np.random.seed(0) >>> print np.random.permutation(10...
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)) i += 1 print(np.random.randn(2, 5...
在使用numpy时 ,有时需要用到随机数,并且想让生成的随机数在每次运行时都能得到相同的数组,这时可以使用random.seed(int i)函数,设置随机数种子。 下面用几个测试demo,感受下效果~ (1)测试demo1 import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(0) sample = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 5)...
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...
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的特性。 此外,我们可以对多维随机数组做一些有益的探索: def test_mult_shape(seed=0): ...
步骤1中导入了numpy库,并使用别名np,方便后续调用numpy的函数。 步骤2中使用np.random.seed(0)函数设置了随机种子为0,确保每次生成的随机数一致。 步骤3中使用np.random.rand(5)生成了一个包含5个随机数的数组,然后打印出来。 通过以上几个步骤,你就可以实现设置随机种子并生成随机数的操作了。
以上两个例子告诉我们,如果你不对random.seed()传入参数,那写不写random.seed()这行代码都是一样的,程序照样对random.random()进行随机取值(从[0,1)区间随机取值)。 例子2.1: #代码 import numpy as np np.random.seed(1) for i in range(3): ...
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print(np.random.rand(5))# 再"随机"生成5个数np.random.seed(0)foriinrange(7):print(np.random.random())# "随机"生成7个数 运行结果: ...