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...
np.random.seed(0) # 设定种子为0 print(np.random.rand(1)) # 生成1个随机数 # 输出 [0.5488135] np.random.seed(0) # 设定种子为0 print(np.random.rand(2)) # 生成2个随机数 # 输出 [0.5488135 0.71518937] np.random.seed(0) # 设定种子为0 print(np.random.rand(3)) # 生成3个随机数 #...
使用sample(seq, k)函数从序列seq中随机抽取k个不重复的元素: numbers = [1, 2, 3, 4, 5] 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...
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....
在Python中，要使用sample函数，首先需要导入random模块。sample函数的基本语法如下：import random random.sample(population, k)其中，population表示原始数据序列，可以是列表、元组、字符串或集合等类型；k表示要抽取的元素个数，必须是一个大于等于1的整数。sample函数将从population中随机选取k个不重复的元素，并以...
random.choices(myseq1,[1,2,1,1],k=3))# 随机选取2个元素print(random.sample(myseq1,k=2)...
def seed_torch(): seed= 1024 # 用户设定 # seed = int(time.time()*256) # 保存随机种子 withopen('seed.txt','w') as f: f.write(str(seed)) random.seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED']= str(seed) np.random.seed(seed)
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...
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(population, k)函数可以从指定的序列中随机选择k个元素。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importrandom numbers=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]# 从numbers列表中随机选择3个数字 random_sample=random.sample(numbers,3)print(random_sample) ...