步骤一:导入所需的库 首先,我们需要导入numpy库,因为RandomState函数是numpy库中的一部分。 importnumpyasnp 1. 步骤二:创建RandomState对象 然后,我们需要创建一个RandomState对象。可以使用np.random.RandomState()函数来创建一个RandomState对象,并将其赋值给一个变量,以便后续使用。 rng=np.random.RandomState() 1. ...
首先说下numpy.random.seed()与numpy.random.RandomState()这两个在数据处理中比较常用的函数,两者实现的作用是一样的,都是使每次随机生成数一样,具体可见下图 1.numpy.random.rand() 官方文档中给出的用法是:numpy.random.rand(d0,d1,…dn) 以给定的形状创建一个数组,并在数组中加入在[0,1]之间均匀分布的...
随机数种子控制每次划分训练集和测试集的模式,其取值不变时划分得到的结果一模一样,其值改变时,划分得到的结果不同。若不设置此参数,则函数会自动选择一种随机模式,得到的训练结果可能也就不同。 2.2 构建决策树的函数 clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy",random_state=42,splitter="random") ...
因为是伪随机数,所以必须在rng这个变量下使用,如果不这样做,那么就得不到相同的随机数组了,即便你再次输入了numpy.random.RandomState(),这一点和seed()是不同的: import numpy as np np.random.RandomState(0) print(np.random.rand(4)) np.random.RandomState(0) print(np.random.rand(4)) 输出: [0.3664...
random_state:一个整数或者一个RandomState实例或者none。如果为整数,则它指定了随机数生成器的种子,如果为RandomState实例,则指定了随机数生成器。如果为none则使用默认是随机数生成器。solver:一个字符串,指定了求解最优化问题的算法,可以为如下值。newton-cg:使用牛顿法;lbfgs:使用L-BFGS拟牛顿法;liblinear:使用...
state = np.random.RandomState(12345)sample_size = 2**7 # 128sample_t = np.linspace(0, 4, sample_size)sample_y = signal(sample_t) + state.standard_normal(sample_size)sample_d = 4./(sample_size - 1) # Spacing for linspace arraytrue_signal = signal(sample_t) ...
numpy.random.RandomState.binomial(n, p, size=None)表示对一个二项分布进行采样,s为成功次数 P(N)=CsnPs(1−P)n−s size:采样的次数,n p即式中的n p;函数的返回值表示n中发生/成功的次数s. 如:当n=5,p=0.2,size=1000,即5个事件每个发生的概率为0.2,则5个同时发生的概率,采样size=1000次: ...
lrandom_state:如果是int,random_state是随机数发生器使用的种子; 如果RandomState实例,random_state是随机数生成器; 如果没有,则随机数生成器是np.random使用的RandomState实例。 返回: X:形状数组[n_samples,n_features]生成的样本。 y:每个样本的类成员的整数标签[n_samples, ]。
# 设置随机数生成器以确保可重复性rnd = np.random.RandomState(42) # 创建数据集X = rnd.uniform(-3, 3, size=100) # 在-3和3之间的100个点y = np.sin(X) + rnd.normal(size=len(X)) / 3 # 正弦函数加噪声X = X...