import numpy as np np.random.seed(42) df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 3), columns=['A', 'B', 'C']) 在上述代码中,我们生成了一个包含随机数的数据框。通过设置种子,我们可以确保每次生成的数据框是一致的。 六、总结 在Python中,seed函数是一个强大而有用的工具,广泛应用于
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...
3.numpy.random.shuffle() 打乱顺序,生成随机列表,在深度学习中,经常让训练数据集中的数据打乱顺序,然后一个挨着一个地(for i in indices)生成训练数据对。 4. 关于shape 而对于矩阵来说: shape[0]:表示矩阵的行数 shape[1]:表示矩阵的列数 在计算机视觉中: img.shape[0]:图像的垂直尺寸(高度) img.shape...
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): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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]a=r...
Python学习——Numpy.random.seed()的用法 1. 函数np.random.seed(n)解释 功能:用于生成指定随机数。 参数:seed(n)中的参数n比喻成“堆”,seed(5)表示第5堆,n的数值基本可以随便设置。设置的seed(n)仅一次有效。 (也有人比喻seed(n)里的n为一个盛有随机数的“聚宝盆”,一个数字代表一个“聚宝盆”,...
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 np np.random.seed(0) sample = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 5)...
import numpy as np np.random.seed(1) for i in range(3): print (np.random.random()) #结果 0.417022004702574 0.7203244934421581 0.00011437481734488664 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 例子2.2: #代码 import numpy as np np.random.seed(1) ...
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。 ===
python中numpy.random.seed设置随机种子是否影响子进程,给出代码:frommultiprocessingimportProcessimportnumpyasnpclassNN(Process):def__init__(self,id):super(NN,self).__init__()self.id=iddefru
import numpy as npnp.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)for i in range(7): print(np.random.random()) # "随机"生成7个数 ...