np.random.seed用法
时间: 2024-05-02 10:22:02 浏览: 13
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。
相关问题
np.random.seed()的用法
`np.random.seed()`是NumPy中的一个函数,它用于设置随机数的种子。当我们指定一个种子后,每次生成的随机数序列都是相同的。这在测试和验证模型时非常有用。
下面是`np.random.seed()`的用法:
```python
import numpy as np
# 设置随机数种子为1
np.random.seed(1)
# 生成随机数组
arr1 = np.random.rand(3)
print(arr1)
# 再次生成相同的随机数组
np.random.seed(1)
arr2 = np.random.rand(3)
print(arr2)
```
输出结果:
```
[4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04]
[4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04]
```
可以看到,两次生成的随机数组是完全相同的。这就是`np.random.seed()`的作用。
np.random.seed(random_state)
`np.random.seed(random_state)`是NumPy中用于设置随机数种子的函数。通过设置随机数种子,可以确保每次运行程序时生成的随机数序列是相同的。
以下是两个例子来演示`np.random.seed(random_state)`的用法:
1. 使用`np.random.seed()`生成相同的随机数序列:
```python
from numpy import *
num = 0
while(num < 5):
random.seed(5)
print(random.random()) # 输出:0.22199317108973948
num += 1
```
2. 使用`np.random.RandomState()`生成相同的随机数序列:
```python
import numpy as np
rng = np.random.RandomState(2020)
for i in range(10):
data = rng.randint(0, 100)
print(data) # 输出:65 68 47 61 92 68 80 23 49 59
```