np.random.shuffle 固定seed
时间: 2023-06-05 16:47:53 浏览: 301
可以使用np.random.seed()来固定seed,然后再使用np.random.shuffle()来打乱数据,这样每次运行程序时,打乱的结果都是一样的。例如:
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.random.seed(123)
np.random.shuffle(data)
print(data)
输出结果为:[3 2 1 5 4]
再次运行程序时,输出结果仍然是一样的。
相关问题
seed=3 np.random.seed(seed) np.random.shuffle(x_train) np.random.seed(seed) np.random.shuffle(y_train) tf.random.set_seed(seed)是什么意思
这段代码的作用是设置随机数种子,以确保在随机操作中得到可重复的结果。具体来说,这段代码:
1. 设置随机数种子为3,即后续的随机操作都将基于这个种子进行。
2. 使用该种子对训练数据集x_train和标签y_train进行随机打乱操作,以充分利用数据集来训练模型。
3. 设置TensorFlow的随机种子为3,以确保后续的随机操作也将基于该种子进行。
这样做的好处是,每次运行代码时得到的随机结果都是相同的,从而可以确保模型的可重复性,同时也可以方便进行调试和比较不同模型的结果。
np.random.shuffle(indices)如何设置随机数种子
可以使用`numpy.random.seed`函数来设置随机数种子,从而使得`np.random.shuffle`函数生成的随机序列可重复。设置随机数种子的方法是,在调用`np.random.seed`函数时,将想要设置的随机数种子作为参数传入即可。例如,以下代码将随机数种子设置为10:
``` python
import numpy as np
np.random.seed(10) # 设置随机数种子为10
arr = np.arange(10) # 创建长度为10的数组
np.random.shuffle(arr) # 打乱数组顺序
print(arr) # 输出打乱后的数组
```
此时,输出的随机序列结果将与随机数种子为10时的结果一致。需要注意的是,每次调用`np.random.seed`函数时,都会生成一个新的随机数种子,因此如果需要多次生成随机序列,可以在每次生成前调用`np.random.seed`函数,设置不同的随机数种子。
``` python
import numpy as np
np.random.seed(10) # 设置随机数种子为10
arr1 = np.arange(10) # 创建长度为10的数组
np.random.shuffle(arr1) # 打乱数组顺序
print(arr1) # 输出打乱后的数组
np.random.seed(20) # 设置随机数种子为20
arr2 = np.arange(10) # 创建长度为10的数组
np.random.shuffle(arr2) # 打乱数组顺序
print(arr2) # 输出打乱后的数组
```
这段代码会输出两个不同的随机序列,分别对应随机数种子为10和20时的结果。