np.random.seed()与random.seed()一样吗
时间: 2023-03-31 14:04:33 浏览: 99
np.random.seed()和random.seed()的作用是一样的,都是用来设置随机数生成器的种子,以便于生成可重复的随机数序列。但是,np.random.seed()是用于NumPy库中的随机数生成器,而random.seed()是用于Python标准库中的随机数生成器。因此,它们的用法和参数可能略有不同。
相关问题
np.random.normal能设置seed吗?
np.random.normal函数可以用于生成服从正态分布的随机数。可以通过设置seed来控制生成的随机数序列的重复性。
在numpy中,可以使用np.random.seed函数设置随机数生成器的种子。种子是一个整数,通过设置相同的种子,可以确保每次生成的随机数序列是一样的。
下面是使用np.random.normal函数生成服从正态分布的随机数,并设置种子的示例代码:
```python
import numpy as np
# 设置种子为0
np.random.seed(0)
# 生成服从正态分布的随机数
random_numbers = np.random.normal(size=10)
print(random_numbers)
```
输出结果:
```
[ 1.76405235 0.40015721 0.97873798 2.2408932 1.86755799 -0.97727788
0.95008842 -0.15135721 -0.10321885 0.4105985 ]
```
通过设置相同的种子,每次运行上述代码都会得到相同的随机数序列。
np.random.seed(seed=6)
`np.random.seed(seed=6)`是一个设置随机数生成器种子的函数。在使用随机数生成器生成随机数时,如果设置了相同的种子,那么每次生成的随机数序列都是相同的。这在需要重复实验的时候非常有用。seed函数的参数是一个整数,可以是任意整数,通常使用当前时间作为种子。例如,如果我们想要生成一个长度为4的随机数序列,并且希望每次生成的序列都相同,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
np.random.seed(seed=6)
print(np.random.rand(4)) # 输出:[0.89286015 0.33197981 0.82122912 0.04169663]
np.random.seed(seed=6)
print(np.random.rand(4)) # 输出:[0.89286015 0.33197981 0.82122912 0.04169663]
```
可以看到,两次生成的随机数序列是相同的。