string = "hello world" selected_chars = random.sample(string, 5) print(''.join(selected_chars)) # 输出可能是：'elold'3.从集合中随机选取元素：import random numbers = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10} selected_numbers = random.sample(numbers, 5) print(selected_numbers) ...
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): seed =1random.seed(seed) np.random.seed(seed) tf.random.set_seed(seed) torch.manual_seed(seed)list= [1,2,3,4,5,6,7,8,9] a = random.sample(list,5) b = np.random....
np.random.seed(0) # 设定种子为0 print(np.random.rand(10000000000)) # 生成百亿个随机数 # 出错!!! Traceback (most recent call last): File "", line 2, in <module> File "mtrand.pyx", line 1154, in numpy.random.mtrand.RandomState.rand File "mtrand.pyx", line 420, in numpy.random....
AI代码解释 seed=1random.seed(seed)np.random.seed(seed)tf.random.set_seed(seed)torch.manual_seed(seed)list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]a=random.sample(list,5)b=np.random.randn(5)c=tf.random.normal([5])d=torch.randn(5)print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime()))pr...
Python random() 函数Python 数字描述random() 方法返回随机生成的一个实数,它在[0,1)范围内。语法以下是 random() 方法的语法:import random random.random()注意:random()是不能直接访问的,需要导入 random 模块,然后通过 random 静态对象调用该方法。
1.seed([]):改变随机数生成器的种子seed AI检测代码解析 1 #seed() 方法改变随机数生成器的种子,可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。。 2 random.seed() 3 print ("使用默认种子生成随机数:", random.random())#变化 4 random.seed(10) ...
random.sample第1个参数是一个区间数组,比如随机数在(0,19),那么第1个参数就是range(0,19);第2个是生成多少不重复的随机数,这里需要全部网页都能评论到,所以生成20个随机数。可以看到上面所有随机数都不重复,且都在区间而且唯一。(该函数还可以用于扑克牌的发放,感兴趣的读者,可以自己写写代码熟练掌握) ...
在使用 random.sample 函数时，有一些高级技巧和注意事项需要考虑：随机种子：为了实现可重复的随机结果，可以使用 random.seed 函数设置随机种子，这样每次运行程序时都会得到相同的随机结果。有放回抽样：如果需要在一个序列中进行有放回的随机抽样（即可能重复选择相同元素），可以考虑使用 random.choices 函数。抽样...
random_sample = random.sample(numbers, 3) print('随机抽取的3个元素:', random_sample) 5. 生成随机字符串 可以结合使用random模块和string模块生成随机字符串: import string letters = string.ascii_letters # 包含所有字母(大写和小写) random_string = ''.join(random.choice(letters) for _ in range(...
以下是 seed() 方法的语法：import random random.seed ( [x] )我们调用 random.random() 生成随机数时，每一次生成的数都是随机的。但是，当我们预先使用 random.seed(x) 设定好种子之后，其中的 x 可以是任意数字，如10，这个时候，先调用它的情况下，使用 random() 生成的随机数将会是同一个。注意：seed...