导入random模块的函数random.seed()和random.choice()。

random.seed()函数用于初始化随机数生成器的种子。它接受一个可选的参数，该参数可以是任意可哈希的对象。通过设置相同的种子，可以确保每次运行程序时生成的随机数序列是相同的。如果不调用random.seed()函数，则随机数生成器将使用系统时间作为默认种子。

random.choice()函数用于从给定的序列中随机选择一个元素。它接受一个可迭代对象作为参数，并返回该对象中的一个随机元素。如果传递的是一个空序列，该函数将引发IndexError异常。

下面是一些示例代码：

import random

# 使用seed()函数设置种子
random.seed(10)
print(random.random())  # 输出：0.5714025946899135
print(random.random())  # 输出：0.4288890546751146

# 使用choice()函数从序列中选择随机元素
fruits = ['apple', 'banana', 'orange']
print(random.choice(fruits))  # 输出：'banana'

在上面的示例中，我们首先使用seed()函数设置种子为10，然后使用random.random()函数生成两个随机数。由于种子相同，因此每次运行程序时生成的随机数序列都是相同的。

然后，我们使用choice()函数从水果列表中选择一个随机元素，并将其打印出来。

相关问题

np.random.seed(1) N = 100 D = 2 X = np.random.randn(N, D) y = np.random.choice([-1, 1], size=N)

这段代码使用了 NumPy 库，首先通过设置随机种子为 1，生成了一个形状为 (100, 2) 的二维数组 X，其中每个元素都是从标准正态分布中随机抽取得到的。然后通过 np.random.choice 函数在 [-1, 1] 中随机选择 N 个数，作为标签 y。最终得到了一个包含 N 个样本和 D 个特征的数据集。

解释这段代码train_aucs=[] test_aucs=[] train_scores=[] test_scores=[] loopn=5 #number of repetition while splitting train/test dataset with different random state. np.random.seed(10) random_states=np.random.choice(range(101), loopn, replace=False) scoring='f1' pca_comp=[] for i in range(loopn): train_X,test_X, train_y, test_y ,indices_train,indices_test= train_test_split(train, target,indices, test_size = 0.3, stratify=target, random_state=random_states[i] )

这段代码的目的是用于进行数据集的训练和测试，并计算模型的性能指标。

代码中的`train_aucs`和`test_aucs`是用来存储每次训练和测试的AUC值（Area Under the Curve），AUC是一种常用的二分类模型性能评估指标。

`train_scores`和`test_scores`则是用来存储每次训练和测试的得分。

`loopn`表示将数据集进行多次划分的重复次数。

`np.random.seed(10)`用于设置随机数生成器的种子，确保每次运行时生成的随机数一致。

`random_states`通过从0到100中选择不重复的随机数，用于指定训练集和测试集划分时的随机状态。

`scoring='f1'`表示使用F1-score作为性能指标。

`pca_comp=[]`是一个空列表，用于存储主成分分析（PCA）的组件。

接下来的循环会执行以下操作：

1. 通过`train_test_split`函数将数据集划分为训练集(`train_X`, `train_y`)和测试集(`test_X`, `test_y`)，同时还会返回训练集和测试集样本的索引(`indices_train`, `indices_test`)。该划分过程中，训练集占总数据集的70%，测试集占30%。划分过程中使用了分层抽样（stratify），以保证训练集和测试集中各类别样本的比例与原始数据集中各类别样本的比例相同。

2. 将划分所使用的随机状态(`random_states[i]`)添加到`random_states`列表中。

最终，这段代码会重复执行`loopn`次，每次划分不同的训练集和测试集，并存储每次训练和测试的AUC值、得分以及PCA组件。