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。
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...
print(np.random.rand()) # 示例输出:0.6394267985610321 print(np.random.randint(1, 10)) # 示例输出:4 与random模块类似,设置随机种子后,np.random.rand()和np.random.randint(1, 10)每次都会生成相同的输出。 注意事项 一旦设置了随机种子,直到你再次调用seed()函数设置一个新的种子或显式地重置(如果有提...
使用random.seed()函数时,你可以传递一个数字作为参数。 import random random.seed(10) # 设定种子值为10 print(random.random()) # 输出第一个随机数 print(random.random()) # 输出第二个随机数 如果你在程序的另一部分或者在另一次运行中使用相同的种子值,你会发现,random.random()会生成相同的数值序列。
python中random.seed的用法在Python的random模块中,`random.seed()`函数用于设置随机数生成器的种子。种子是一个用于初始化随机数生成器的整数值,它决定了生成随机数的顺序。通过设置相同的种子,可以在每次运行程序时获得相同的随机数序列。 `random.seed()`函数可以接受一个可选参数,该参数可以是任何整数或None。
这篇文章主要介绍了python中的随机数种子seed()用法说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。 python随机数种子seed() 栗子1 代码语言:javascript 代码运行次数:0 importnumpyasnpimportrandom random.seed(0)np.random.seed(0)print(np.random.rand(2))print(np.random.rand(2)) ...
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()是不能直接访问的，需要...
【python】random.seed()用法详解 描述 初始化随机数生成器。 语法 random.seed(a=None, version=2) 参数 a– 生成随机数的种子,可以设置为一个整数(int)。 返回 没有返回值。 示例 设置随机种子 # test.pyimportrandom random.seed(0)print(random.random())# 返回从区间[0.0, 1.0)随机抽取的浮点数...
1.seed(a=None):初始化给定的随机数种子,默认为当前系统时间 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importrandom#引用random库,使用库函数前均需提前引用 random.seed(10)#产生种子数为10对应的序列 2.random():生成一个【0.0,1.0)之间的随机小数 ...