首页np.random.seed(int(np.random.random() * 100)) Enn0 = np.random.normal(loc=En0, scale=He, size=1)

np.random.seed(int(np.random.random() * 100)) Enn0 = np.random.normal(loc=En0, scale=He, size=1)

时间: 2023-09-22 14:09:17 浏览: 160

np.random.seed() 的使用详解

在学习人工智能时，大量的使用了np.random.seed()，利用随机数种子，使得每次生成的随机数相同。我们带着2个问题来进行下列实验 np.random.seed()是否一直有效 np.random.seed(Argument)的参数作用? 例子1 import numpy as np if __name__ == '__main__': i = 0 while (i < 6): if (i < 3): np.random.seed(0) print(np.random.randn(1, 5)) else: print(np.random.ran

你的第一个问题是关于随机数生成的代码。根据你提供的代码，你使用了NumPy库来生成一个随机种子，然后使用该种子来生成一个服从正态分布的随机数。具体来说，你设置了种子为一个介于0到100之间的整数，并使用该种子生成一个均值为En0，标准差为He的正态分布随机数Enn0。请注意，np.random.seed()函数用于设置随机种子，以确保每次运行时生成相同的随机数序列。np.random.normal()函数用于生成服从正态分布的随机数。

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