numpy.random.seed()函数用于设置随机数生成器的种子(seed)。种子是随机数生成算法的起点,决定了随机数序列的产生。当你为随机数生成器设置了一个固定的种子后,每次生成的随机数序列都会是相同的。这在需要可复现性的实验中特别有用,因为它确保了实验的可重复性。 为什么要使用numpy.random.seed()? 可复现性:在...
frommultiprocessingimportProcessimportnumpy as npclassNN(Process):def__init__(self, id): super(NN, self).__init__() 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.ran...
import numpy as 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 print(np.random.rand(5)) # 再"随机"生成5个数 结果: [0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ] [0.64589411 0.43758721 0.891773 0.96366276 0.38344152] 这里我们生成了十个随机...
numpy.random.seed()函数只有一个参数,即种子值(seed)。种子值可以是一个整数,也可以是一个numpy.ndarray对象。 当种子值为整数时,该整数将作为随机数生成器的种子。例如,numpy.random.seed(42)将设置随机数生成器的种子为42,之后的所有随机操作都将基于这个种子值产生相同的随机数序列。 当种子值为numpy.ndarray...
numpy.random.seed():用于指定随机数生成时使用算法的开始值,如果没有指定每次生成的值都不一样 如果不指定seed的值,那么每次随机生成的数字都不一样: 可以看出每次随机生成的值都不一样。 现在我们指定seed的值: In [17]: import numpy as npIn [18
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)) print('\n') 多次运行...
关于numpy中random-seed函数 简介:numpy.random.seed随机种子生成器,使下一次生成的随机数为由种子数决定的“特定”的随机数,如果seed中参数为空,则生成的随机数“完全”随机:>>> import numpy as np>>> np. numpy.random.seed 随机种子生成器,使下一次生成的随机数为由种子数决定的“特定”的随机数,如果seed...
56 -- 2:31 App Numpy Array - Sum, Axes and Dimensions - Random Pearls 233 -- 8:11 App Python_Numpy模块:使用np.random创建随机数组 894 -- 22:04:14 App Python之机器学习数据分析 1221 4 9:36 App 018Python数据分析random.seed() 4563 4 12:39 App 【Python常用内置模块】random模块 ...
NumPy Random 的seed(~)方法用于在涉及随机性的情况下生成可重现的结果。 参数 1.random|seed或int 要设置的种子 - 通常我们只需设置一个整数,例如42。 返回值 None。 例子 要设置可重复结果的种子: importnumpyasnp np.random.seed(42) print(np.random.rand(4)) ...
numpy.random.permutation()函数 随机置换一个序列,并返回。 permutaion(x),当x是整数的时候,随机置换"np.arange(x)";当x是一个数列的时候,返回随机交换后的序列。 所以该函数可以用于产生随机交换的索引,从而打乱一个序列。 In [66]: np.random.permutation(6) Out[66]: array([2, 3, 0, 4, 5, 1...