random.normal(1, 0.2, 10)) # (最低,最高,size) print("均匀分布:", np.random.uniform(-1, 1, 10)) 五 随机种子 seed Numpy 中的 random seed 概念,随机种子。当我们把种子固定的时候(用一个数字),同一个种子(数字)产生的随机序列就会一样。 # 随机种子的重要性 # seed(1) 代表的就是 ...
代码语言:javascript 复制 importnumpyaspy np.random.seed(1)L1=np.random.randn(3,3)L2=np.random.randn(3,3)# 这已经不是在设置的np.random.seed(1)下生成的随机数了,而是在默认的random下随机生成。print(L1)print(L2)# 结果[[1.62434536-0.61175641-0.52817175][-1.072968620.86540763-2.3015387][1.744811...
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
首先是对于python和numpy的随机种子,如果是调用random函数或者是np.random族下的函数,只能使用 random.seed(seed) np.random.seed(seed) 来对随机种子进行设定,使用torch下的随机种子没有作用。 还有就是,得看函数在哪里调用,如果是在类初始化的时候调用的函数,则不同实例,只要是设置的随机种子相同,产生的随机数也...
numpy.random.seed & numpy.random.RandomState np.random.seed()和np.random.RandomState都用于生成随机数种子,np.random.seed()是可以直接调用的方法,而np.random.RandomState则是一个产生随机数的容器,使用时需要创建实例对象,进而调用实例方法,如np.random.RandomState(42).uniform()。
2. numpy.random.seed() numpy模块中的random.seed()用法与random模块中的random.seed()相同。不同之处在于生成随机数的方法:numpy中有两种:rand()可接受多个参数;random()只接受一个参数。 from numpy import randomrandom.seed(1) a = random.random(2) ...
可以看到,在python生成多进程时会copy父进程中的numpy.random的状态,这其中也包括随机种子的状态; 如果子进程生成完成后,那么父进程中的numpy.random的状态是不会影响子进程的。 ===
今天看别的的代码中用到了 numpy.random.seed(),网上查阅后说是使用后可以在下一次生成相同的随机数,但这到底有什么用呢。 我的理解是两种程序对比,都是随机开始,这时要设置seed,让两种程序的初始条件相同,更加有利于对比,下面上代码: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt ...
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...
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值决定了生成随机数的序列。使用相同的seed值将始终产生相同的随机数序列，从而实现结果的可重复性。如果你在使用NumPy库，可以使用np.random.seed()来设置随机数生成器的种子。这同样确保了在多次...