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...
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 n
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...
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): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 seed=1random.seed(seed)...
numpy中的随机数种子 import numpy as np def test_numpy_random_seed(seed=0, cnt=3): np.random.seed(seed) print("test numpy seed: ", seed) for _ in range(cnt): print(np.random.random()) print(np.random.randn(1, 5)) print(np.random.uniform(1, 10, 5)) print('\n') 多次运行...
可以看到,在python生成多进程时会copy父进程中的numpy.random的状态,这其中也包括随机种子的状态; 如果子进程生成完成后,那么父进程中的numpy.random的状态是不会影响子进程的。 ===
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# 设置随机数种子为0np.random.seed(0)# 生成一个服从正态分布的随机数数组random_array=np.random.randn(5)print(random_array) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 在上面的示例中,我们使用np.random.seed(0)设置了随机数种子为0,然后生成了一个服从正态分布的随机数数组。每次运行以上代码...
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...
np.random.seed(seed=None) 函数作用: 随机种子生成器,固定生成的随机数 如果使用相同的seed( )值,则每次生成的随即数都相同; 如果不设置这个值,则系统根据时间来自己选择这个值,此时每次生成的随机数因时间差异而不同。 ''' # 指定seed = 1 np.random.seed(1) ...