为了设定NumPy的随机种子,我们可以使用np.random.seed()函数。例如,如果我们想要设定随机种子为10,可以这样写: import numpy as np np.random.seed(10) 这样,每次运行程序时,NumPy生成的随机数序列都将相同。Python标准库的random模块Python标准库中的random模块也提供了生成随机数的功能。为
importnumpyasnp# 设置随机数种子np.random.seed(666)# 生成随机数random_array=np.random.randint(0,10,(3,5))print("随机数组:\n",random_array)# 生成0到1范围内的随机数random_matrix=np.random.rand(3,5)print("0到1随机矩阵:\n",random_matrix)# 生成正态分布随机数normal_matrix=np.random.norm...
通过固定种子,我们可以确保每次运行程序时生成的随机数序列是相同的。 在Numpy中,可以使用np.random.seed()函数来设置随机数种子。下面是一个例子,展示如何设置随机数种子并生成一个服从正态分布的随机数数组: 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...
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.random(5))print("="*30) np.random.seed(1111) ps= [NN(i)foriinrange(1)]forpinps: p.start()forpinps: p.join(...
random.seed(a, version)：通过设置不同的种子，这个函数可以固定随机数生成器的起始点，确保在相同的种子下多次运行程序时结果一致。这为需要可重复性的实验或计算提供了便利。▣ 从序列中选择元素 random.choices(seq, weights, ...)：此函数可以从序列中选择元素，支持根据权重进行选择，适用于需要更复杂随机...
1、np.random.seed(argument) 作用:如果使用相同的argument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。 np.random.seed(1) 1. 2、np.random.RandomState(argument) 作用:和np.random.seed()同样的作用,是一个伪随机数生成器。
我们先用random生成随机数 import random # 生成伪随机数 def generate_pseudo_random(seed): random.seed(seed) # 设置随机数种子 return [random.randint(1, 100) for _ in range(5)] # 生成5个随机整数 # 初始种子 initial_seed = 42 print(f"初始种子:{initial_seed}") # 第一次生成伪随机数 rand...
np.random.seed(k) 如果使用相同的k值,则每次生成的随机数都相同,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。 np.random.random([size]) 在[0,1)区间随机生成数组,szie不填写时只生成一个数据的数组,size可接收列表或元组,随机生成和size尺寸大小相同的数组 ...
np.random.randint(low,high=None,size=None) 例1 生成随机整数 arr=np.random.randint(100,200,size=(2,4)) print(arr) # 结果 例2 生成[0,1]的随机数组 arr1=np.random.rand(5 print(arr1,"\n") arr2=np.random.rand(4,2) print(arr2) # 结果 random模块常用的随机数生成方法: seed 设置...
import numpy as np np.random.seed(100) # 多次运行得到相同的结果,设置随机数的种子 x = np.random.random(50) x np.min(x) # x的最小值 np.argmin(x) # x的最小值的索引 x[4] # x的第4位的索引值 np.max(x) # x的最大值