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 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...
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...
np.random.seed(42) df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 3), columns=['A', 'B', 'C']) 在上述代码中,我们生成了一个包含随机数的数据框。通过设置种子,我们可以确保每次生成的数据框是一致的。 六、总结 在Python中,seed函数是一个强大而有用的工具,广泛应用于数据科学、机器学习、游戏开发等领域。
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): np.random.seed(seed) print(np.random.randn(1, 3)) print(np.random.randn(1, 2)) np....
np.random.seed() for i in range(3): print (np.random.random()) #结果(随机的) 0.46632459310108043 0.7544383753815331 0.39086069153119374 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 例子1.2: #代码 import numpy as np for i in range(3): print (np.random.random()) ...
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)) ...
import numpy as npnp.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 npnp.random.seed(0) # 先定义一个随机数种子print(...
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: ...