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
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...
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...
frommultiprocessingimportProcessimportnumpy as npclassNN(Process):def__init__(self, id): super(NN, self).__init__() self.id=iddefrun(self): super(NN, self).run()print(np.random.random(5))print(np.random.random(5)) np.random.seed(1111)print(np.random.random(5))print(np.random.ran...
在这个示例中,np.random.choice()从数组[1, 2, 3, 4, 5]中随机选择了5个元素,replace=False表示无放回抽样。 设置随机数种子 为了保证随机数生成的结果可复现,Numpy允许我们设置随机数种子。通过使用np.random.seed()函数,可以在每次运行时生成相同的随机数序列。
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...
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) ...
numpy的random模块提供了类似于random模块的功能，并且可以生成多维数组。import numpy as np# 生成一个3x3的随机浮点数数组random_array = np.random.rand(3, 3)print("3x3的随机浮点数数组:\n", random_array)# 生成一个3x3的随机整数数组，整数范围从0到99random_int_array = np.random.randint(, 100, ...
在使用numpy时,难免会用到随机数生成器。一直对np.random.seed(),随机数种子搞不懂。很多博客也就粗略的说,利用随机数种子,每次生成的随机数相同。 两个疑惑:1, 利用随机数种子,每次生成的随机数相同。这是什么意思? 2,随机数种子的参数怎么选择?在别人的代码中经常看到np.random.seed(Argument),这个参数不一...
import numpy as np for i in range(3): print (np.random.random()) #结果(随机的) 0.08574135682064832 0.8770426494456602 0.25749265725314274 以上两个例子告诉我们,如果你不对random.seed()传入参数,那写不写random.seed()这行代码都是一样的,程序照样对random.random()进行随机取值(从[0,1)区间随机取值)...