importnumpyas np np.random.seed(0) # 先定义一个随机数种子 print(np.random.rand(5)) # "随机"生成5个数 结果: [0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ] 这里的rand(5)就是相当于生成五个数据 接着看第二段代码: import numpy as np np.random.seed(0) # 先定义一个随机数种子 prin...
import random # print(help(random)) def test_random_seed_in_std_lib(seed=0, cnt=3): random.seed(seed) print("test seed: ", seed) for _ in range(cnt): print(random.random()) print(random.randint(0,100)) print(random.uniform(1, 10)) print('\n') test_random_seed_in_std_lib...
random.seed()是Python中的一个函数,它用于初始化随机数生成器。通过传入一个种子值,可以确定随机数生成器的起始状态,从而获得可预测的随机数序列。这个种子值可以是任意整数,通常选择一些变化的值,比如当前时间戳,以确保每次生成的随机数序列都是唯一的。 3. random.seed()函数的影响及使用注意事项 设置了随机数生...
在Python中,可以使用random.seed()函数来设置random seed。该函数接受一个整数作为参数,这个整数称为random seed。在同一个random seed下,生成的随机数序列是固定的。 下面是一个简单的示例代码,演示如何设置random seed并生成随机数: importrandom random.seed(123)print(random.random()) 1. 2. 3. 4. 在上面...
以下是 seed() 方法的语法: import random random.seed ( [x] ) 1. 2. 3. 注意:seed(()是不能直接访问的,需要导入 random 模块,然后通过 random 静态对象调用该方法。 参数 x -- 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理,你不必特别去设定seed,Python会帮你选择seed。
注意：seed()是不能直接访问的，需要导入 random 模块，然后通过 random 静态对象调用该方法。参数 x -- 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理，你不必特别去设定seed，Python会帮你选择seed。返回值 本函数没有返回值。实例 以下展示了使用 seed() 方法的实例：以上实例运行后输出结果为：
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...
种子(seed)是一个整数值,它确定了随机数的起始点。如果使用相同的种子(seed),那么每次运行程序时生成的随机数序列都是相同的。 3. 在Python中,我们可以通过random模块来设置随机数的种子(seed)值。下面是使用random seed的示例代码: importrandom (123)#设置随机数种子为123 #生成随机整数 print((1,10)) #...
np.random.seed(1111)forpinps: p.join() 运行结果: --- PS: 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。 ===
原因是都设置了random.seed(1)。当你传入一个参数(这里是1)进去random.seed()中时,它会对后面的随机数的取值进行一个初始化(具体是如何初始化的,我问过Python玩得比较好的同学,他们讲到了伪随机数的概念,有兴趣的可以深究),并形成一个序列,这个序列里的数据是定了的。所以当例2.2设置5次循环时,前3次的...