1. 使用random模块重新生成随机数 Python的random模块提供了生成随机数的功能,我们可以在循环中使用该模块重新生成随机数。下面是一个简单的示例: ```python import random # 设置循环次数 num_iterations = 5 # 在循环中重新生成随机数 for i in range(num_iterations): random_number = random.randint(1, 100...
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 0.54488318 0.4236548 ...
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。 torch.manual_seed(seed): 设置PyTorch 的随机数生成...
作用:设置初始化随机数种子a seed()随机种子 random.random()作用:生成一个[0.0,1.0)之间的随机小数参数:无 random.randint(a,b)作用:生成一个[a,b]之间的随机整数 参数: a:随机区间的开始值,整数 b:随机区间的结束值,随机数包含结束值整数 randint()取整随机函数 random.getrandbits(k)作用:生成一个k比特...
使用random.seed()设置随机种子 设置随机种子可以确保每次运行代码时生成的随机数序列是相同的,这在需要可重复实验的情况下很有用。 import random # 设置随机种子 random.seed(1) # 现在,每次使用相同的种子调用random函数,都会得到相同的结果 print(random.randint(0, 10)) # 假设输出为5(实际输出可能因版本而...
8. seed(a=None, version=2) method of random.Random instance Initialize internal state from hashable object. # 初始化随机数种子>>> def randnum():# 不设置种子,样本不固定return random.randint(1,6)>>> randnum()1>>> randnum()6>>> randnum()4>>> def randnumseed(seed=1):# 设置随机...
在Python编程中，随机数种子是确保可重复性的重要工具。设置随机数种子能够保证在同一代码执行环境下，每一次运行都能获得相同的随机数序列，这对于科研、开发测试和模拟实验非常关键。首先，让我们来了解一下使用random.seed()函数来设置随机数种子。当你调用random.seed(seed)时，这里的seed值决定了生成...
random.seed(a=None, version=2):指定种子来初始化伪随机数生成器。 random.randrange(start, stop[, stop]):返回从 start 开始到 stop 结束、步长为 step 的随机数。其实就相当于 choice(range(start, stop, step)) 的效果,只不过实际底层并不生成区间对象。
numpy.random 设置种子的方法有: 代码示例: np.random.seed(1234)#设置随机种子为1234 2. 简单随机数 代码示例: (1) np.random.rand(2,3)#产生2行三列均匀分布随机数组Out[7]: array([[0.35369993, 0.0086019 , 0.52609906], [0.31978928, 0.27069309, 0.21930115]]) ...
random 模块是 python 自带模块中非常常用的一个模块,它可以产生许多随机化的操作。无论你是做网页开发,还是写普通的算法程序,随机数的生成都起到了很重要的作用。 随机数种子 seed() 与 random() 函数 按照其他语言的惯例,在导入 random 模块之后,我们首先需要设定一个随机数种子 seed(num) 。其中 num 就是要...