print(np.random.rand(5)) # "随机"生成5个数 print(np.random.rand(5)) # 再"随机"生成5个数 np.random.seed(0) for i in range(7): print(np.random.random()) # "随机"生成7个数 运行结果: [0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ] [0.64589411 0.43758721 0.891773 0.96366276 0.38...
random.seed(123)print(random.randint(1, 10)) # 输出：6 print(random.randint(1, 10)) # 输出：9 print(random.randint(1, 10)) # 输出：7 random.seed(456)print(random.randint(1, 10)) # 输出：5 print(random.randint(1, 10)) # 输出：2 print(random.randint(1, 10)) # 输...
np.random.seed(2) np.random.shuffle(indices)print(indices) [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 10 [4 , 1, 5, 0, 7 , 2, 3, 6, 9, 8] 注意:当np.random.seed()不设置数字时,上述代码的运行结果都可能不同。 当np.random.seed()设置数字后,每次运行代码的结果都相同。但结果会因...
np.random.shuffle(indices) print(indices) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 10 [4, 1, 5, 0, 7, 2, 3, 6, 9, 8] 1. 2. 3. 注意:当np.random.seed()不设置数字时,上述代码的运行结果都可能不同。 当np.random.seed()设置数字后...
importnumpyasnp 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 print(np.random.rand(5))# 再"随机"生成5个数 np.random.seed(0) foriinrange(7): print(np.random.random())# "随机"生成7个数 ...
与random模块类似,设置随机种子后,np.random.rand()和np.random.randint(1, 10)每次都会生成相同的输出。 注意事项 一旦设置了随机种子,直到你再次调用seed()函数设置一个新的种子或显式地重置(如果有提供重置功能的话),随机数生成器将保持可预测的状态。
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] ...
np.random.seed()函数用于生成指定随机数。函数内部的参数，比如seed(5)，可以被理解为“堆”，表示第5堆种子。在代码实例中，如果seed()参数设置后，np.random.seed()会按顺序生成固定的数组。若使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同。若不设置seed()值，则每次生成的随机数不同。值得...
np.random.seed()作用于每次执行代码时指定随机数生成算法起始的整数值。若使用相同的seed值，生成的随机数会完全一致；反之，不设seed值时，系统依据时间自动选择值，导致每次生成的随机数因时间差异而变化。设置的seed()值仅在当前执行有效，不影响后续执行。
Python seed() 函数 Python 数字 描述 seed() 方法改变随机数生成器的种子,可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。 语法 以下是 seed() 方法的语法: import random random.seed ( [x] ) 我们调用 random.random() 生成随机数时,每一次生成的数都是随机的。