Python的random模块提供了一个setseed函数,允许我们设置随机数生成器的种子。通过设置种子,我们可以控制随机数的生成过程,使得生成的随机数序列是可重现的。 下面是一个使用setseed函数的例子: importrandom# 设置随机数生成器的种子random.seed(1)# 生成10个随机数for_inrange(10):print(random.randint(1,100)) 1...
RANDOM_SEED --> SET_RANDOM_SEED 步骤 具体步骤 步骤1:导入random模块 首先,你需要导入Python中的random模块,这样你才能使用其中的函数来生成随机数。 importrandom 1. 在这里,import random的意思是导入Python中的random模块,让你可以使用其中的函数。 步骤2:设置随机种子 接下来,你需要设置一个随机种子,这样可以...
importnumpyasnpdefsetup_seed(seed):np.random.seed(seed)defrandom_func_a():# return a random arrayreturnnp.random.rand(10)defrandom_func_b():# get a random index between 0-9returnnp.random.randint(0,10)defrandom_func_c(arr):# randomly choose a val from an arrayreturnnp.random.choice...
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): 代码语言:javascript 复制 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....
这个例子中,首先使用random.seed()方法设置随机数种子为 123。然后使用random.randint()方法生成 5 个...
我们在python工程和数据分析中经常用到随机的操作,比如随机生成某个值,对一串数据进行随机排序等等。random是python一个很强的第三方库,可以实现常用的随机算法。 安装:pip install random 一:生成随机的数字 0~1之间的随机小数(float):random.random()
Class Random can also be subclassed if you want to use a differentbasic generatorof your owndevising: in that case, overridethe random(), seed(), getstate(), and setstate() methods. seed 学C语言的时候,我们都知道,在调用rand()生成随机数之前,要srand(time(NULL))。虽然我当时完全不知道为什...
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] ...
importrandom# 设置随机种子为42random.seed(42)# 生成随机数num1=random.randint(1,100)num2=random.randint(1,100)print("随机数1:",num1)print("随机数2:",num2) Python Copy 运行以上代码将输出: 随机数1:81随机数2:14 Python Copy 如果我们再次运行相同的代码,将会得到相同的结果。这就是通过设置随...
1 1:函数random.seed(a=None)功能:初始化随机数据生成器的内部状态.参数:a如果a非空,或是int/long类型的数据,那么hash(a)函数会替代整个函数.a如果是空的话,一般会使用当前系统时间作为种子.注意:函数没有返回值.2 2:函数random.getstate()功能:返回捕获当前生成器内部状态的对象.该对象可以用于函数setstate(...