np.random.seed
时间: 2023-10-22 12:23:12 浏览: 45
`np.random.seed` 是 numpy 库中用于设置随机数种子的函数,它的作用是确定随机数生成器的初始状态,使得每次运行程序时生成的随机数序列都是一样的。这样可以使得程序运行的结果可重复,便于调试和比较不同算法的性能。在使用 `np.random` 生成随机数时,一般会先调用 `np.random.seed` 来设置随机数种子。例如,下面的代码设置随机数种子为 1,并生成一个形状为 (3, 3) 的随机矩阵:
```python
import numpy as np
np.random.seed(1)
rand_mat = np.random.rand(3, 3)
print(rand_mat)
```
输出结果为:
```
[[4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04]
[3.02332573e-01 1.46755891e-01 9.23385948e-02]
[1.86260211e-01 3.45560727e-01 3.96767474e-01]]
```
相关问题
np.random.seed用法
np.random.seed()函数用于设置随机数生成器的种子,使得每次生成的随机数序列都能够重复。在科学研究和数据分析中,为了保证结果的可重复性,经常需要使用随机数生成器。使用np.random.seed()函数可以确保每次生成的随机数序列都一样。使用np.random.seed()函数时,需要提供一个整数参数,该参数作为随机数生成器的种子。
例如,如果我们想要生成一组随机数,但是希望每次生成的随机数序列都一致,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
np.random.seed(42) # 设置随机数生成器的种子为42
a = np.random.rand(5) # 生成长度为5的一维随机数数组
print(a)
```
输出:
```python
[0.37454012 0.95071431 0.73199394 0.59865848 0.15601864]
```
如果我们再次运行上面的代码,将得到与第一次运行相同的结果。
pythonnp.random.seed
在Python中,np.random.seed是用来设置随机数生成器的种子。种子是一个整数,它决定了随机数生成器的起始状态。当你在代码中设置了相同的种子,随机数生成器将会产生相同的随机数序列。这对于需要可重现的随机性是非常有用的。
举个例子,当你在代码中使用np.random.seed(2),那么在后续的随机数生成中,如果你设置了相同的种子,你将会得到相同的随机数序列。这样可以确保结果的可重现性。
另外,np.random.seed的作用范围是全局的,也就是说,一旦设置了种子,整个程序中的随机数生成都会受到影响。
总结来说,np.random.seed是用来设置随机数生成器的种子,它可以确保随机数的可重现性,并且作用范围是全局的。通过设置相同的种子,你可以获得相同的随机数序列。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python -- np.random.seed()](https://blog.csdn.net/weixin_41043240/article/details/80076844)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python np.random.seed直观程序理解](https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/82804730)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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