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(...
NumPy Random 的seed(~)方法用于在涉及随机性的情况下生成可重现的结果。 参数 1.random|seed或int 要设置的种子 - 通常我们只需设置一个整数,例如42。 返回值 None。 例子 要设置可重复结果的种子: importnumpyasnp np.random.seed(42) print(np.random.rand(4)) [0.374540120.950714310.731993940.59865848] ...
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...
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...
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("当前随机种子:",current_seed) ...
random.seed(seed): 设置Python 标准库中random模块的种子。这影响使用random模块函数进行的所有随机选择和操作。 np.random.seed(seed): 设置NumPy 库的随机数生成器的种子。这对所有使用 NumPy 进行随机数生成的操作都会产生影响,包括随机数组生成、数据洗牌等。
random.seed(seed): 设置Python 标准库中random模块的种子。这影响使用random模块函数进行的所有随机选择和操作。 np.random.seed(seed): 设置NumPy 库的随机数生成器的种子。这对所有使用 NumPy 进行随机数生成的操作都会产生影响,包括随机数组生成、数据洗牌等。
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)) ...
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print(np.random.rand(5))...
np.random.seed(6)defrandom_walk():steps=np.random.standard_normal(size=500)steps[0]=0walk=np.cumsum(steps)returnwalk # 模拟时序 defsimulate_process(is_stationary:bool)->np.array:np.random.seed(42)process=np.empty(100)ifis_stationary:alpha=0.5process[0]=0else:alpha=1process[0]=10fori...