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
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...
numpy.random.seed()仅影响使用Numpy库的随机数生成器。如果你的代码中还使用了其他库(如Python内置的random模块或Scipy库)来生成随机数,你可能需要分别为它们设置种子。 结论 numpy.random.seed()是一个强大的工具,可以帮助我们控制随机数的生成,确保实验的可复现性。在使用随机数时,合理地设置种子是很重要的。通过...
虽然random.seed()函数在很多场景下都非常有用,但也有一些需要注意的地方。首先,设置的种子值应该是一个整数,并且不同的种子值会生成不同的随机数序列。其次,由于伪随机数生成器的特性,设置的种子值不应该轻易泄露,以免被他人利用生成相同的随机数序列。 总之,NumPy的random.seed()函数是一个非常实用的工具,它可以...
numpy中的随机数种子 import numpy as np def test_numpy_random_seed(seed=0, cnt=3): np.random.seed(seed) print("test numpy seed: ", seed) for _ in range(cnt): print(np.random.random()) print(np.random.randn(1, 5)) print(np.random.uniform(1, 10, 5)) ...
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。 ===
如果每次调用 numpy 的其他随机函数时设置 np.random.seed(a_fixed_number) ,结果将是相同的: >>> import numpy as np >>> np.random.seed(0) >>> perm = np.random.permutation(10) >>> print perm [2 8 4 9 1 6 7 3 0 5] >>> np.random.seed(0) >>> print np.random.permutation(10...
关于numpy.random.seed,下列说法错误的是() A. 设置的seed()值仅一次有效 B. seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值 C. 如果使用相同的seed()值,则每次生成的随机数都相同 D. seed()不能为空 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏 ...
Numpy常用random随机函数 seed 向随机数生成器传递随机状态种子 只要random.seed( * ) seed里面的值一样,那随机出来的结果就一样。所以说,seed的作用是让随机结果可重现。也就是说当我们设置相同的seed,每次生成的 随机数相同。如果不设置seed,则每次会生成不同的随机数。使用同一个种子,每次生成的随机数序列都是...
问numpy random.seed()函数取值的解释EN任何一段程序必须要有一个执行的起始点，有一个入口，这个入口...