通过 numpy.random 生成确定性的随机数
时间: 2024-03-24 17:13:25 浏览: 19
可以使用 numpy.random.seed() 函数来生成确定性的随机数。在调用该函数时,传入一个整数作为 seed,并且每次使用 numpy.random 时都使用相同的 seed,就可以得到相同的随机数序列。例如:
```
import numpy as np
np.random.seed(42)
# 生成 5 个随机数
print(np.random.rand(5))
# 输出:[0.37454012 0.95071431 0.73199394 0.59865848 0.15601864]
# 再次生成 5 个随机数
print(np.random.rand(5))
# 输出:[0.15599452 0.05808361 0.86617615 0.60111501 0.70807258]
# 再次使用相同的 seed 生成 5 个随机数
np.random.seed(42)
print(np.random.rand(5))
# 输出:[0.37454012 0.95071431 0.73199394 0.59865848 0.15601864]
```
注意,在同一个程序中,如果两个 numpy.random 随机生成器对象的 seed 相同,那么它们将生成相同的随机数序列。如果不传入 seed,numpy.random 会使用系统时间作为 seed,因此每次生成的随机数序列都不同。
相关问题
numpy.random.seed()加与不加有什么区别
在使用NumPy中的随机数生成函数时,可以使用numpy.random.seed()函数设置随机数生成器的种子。种子是一个整数,它确定了随机数生成器的初始状态。当使用相同的种子时,每次生成的随机数序列都是相同的。
如果不使用numpy.random.seed()函数设置种子,则每次运行程序时都会产生不同的随机数序列。这是因为随机数生成器的初始状态是基于当前时间等随机因素确定的。
通过设置种子,可以使得随机数生成过程可重复,这在调试代码或者需要确保结果的一致性时非常有用。例如,当需要对比不同算法或参数设置时的实验结果时,设置相同的种子可以确保比较的公平性。
总之,使用numpy.random.seed()函数可以控制随机数生成器的初始状态,使得随机数序列可重复。不使用种子则每次生成的随机数序列都是不同的。
mean = np.random.uniform(3, 5,numpatient) # 生成均值在[3,5]范围内的随机数 std = np.random.choice([0.05, 0.3],numpatient) # 从集合{0.05,0.3}中随机选择一个标准差 duration = np.random.lognormal(mean, std)#手术时间如何让这段代码每次生成一样的数
要使每次运行代码生成相同的随机数,你可以设置随机数生成的种子(seed)。通过设置相同的种子,可以保证生成的随机数序列是确定性的。在NumPy库中,可以使用`np.random.seed`函数设置随机数种子。下面是修改后的代码示例:
```python
import numpy as np
np.random.seed(123) # 设置随机数种子
numpatient = 30
mean = np.random.uniform(3, 5, numpatient) # 生成均值在[3,5]范围内的随机数
std = np.random.choice([0.05, 0.3], numpatient) # 从集合{0.05,0.3}中随机选择一个标准差
duration = np.random.lognormal(mean, std) # 生成服从lognormal分布的随机数
print(duration)
```
在上述代码中,我们使用`np.random.seed(123)`将随机数种子设置为123。这意味着每次运行代码时,生成的随机数序列都将是相同的。你可以根据需要修改种子的值。
希望这能满足你的需求。如果还有其他问题,请随时提问!