np.random.seed()函数

np.random.seed()函数用于设置随机数生成器的种子，以便生成可重复的随机数序列。种子是一个整数，它是随机数生成器的“起点”，不同的种子会生成不同的随机数序列。如果不设置种子，则每次生成的随机数序列都是不同的。

例如，以下代码生成两个长度为5的随机数序列：

import numpy as np

np.random.seed(0)
a = np.random.rand(5)
print(a)

np.random.seed(1)
b = np.random.rand(5)
print(b)

输出：

[0.5488135  0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ]
[0.417022   0.72032449 0.00011437 0.30233257 0.14675589]

可以看到，设置种子不同，生成的随机数序列也不同。如果将种子设置为相同的值，则生成的随机数序列也相同：

np.random.seed(0)
c = np.random.rand(5)
print(c)

输出：

[0.5488135  0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ]

相关问题

o3d.utility.random.seed(1000 np.random.seed(1000) sklearn.random.seed(1000) scipy.random.seed(1000)

这是一组函数调用，用于设置不同库中的随机数生成器的种子。具体来说，o3d.utility.random.seed(1000)设置了Open3D库中的随机数生成器种子，np.random.seed(1000)设置了NumPy库中的随机数生成器种子，sklearn.random.seed(1000)设置了Scikit-learn库中的随机数生成器种子，scipy.random.seed(1000)设置了SciPy库中的随机数生成器种子。这些函数调用的目的是确保每次运行程序时生成的随机数序列是相同的，从而使结果可重复。需要注意的是，这些函数只会影响各自库内部的随机数生成，而不会影响其他库或Python的random模块的随机数生成。

np.random.seed(0)和np.random.seed(1)有何区别

在numpy中，设置随机数种子时，不同的种子数字会生成不同的随机数序列。因此，np.random.seed(0)和np.random.seed(1)会生成不同的随机数序列，两者之间的区别在于生成的随机数序列不同。

具体地说，np.random.seed(0)会生成一组特定的随机数序列，这些随机数序列与种子数字0相关联。而np.random.seed(1)则会生成另一组特定的随机数序列，这些随机数序列与种子数字1相关联。因此，如果使用相同的随机生成函数，比如np.random.rand()，在np.random.seed(0)和np.random.seed(1)下生成的随机数序列会不同。

需要注意的是，对于相同的随机数生成函数，在相同的种子数字下生成的随机数序列是一样的。因此，如果需要保证随机数的可重复性，可以使用相同的种子数字来设置随机数种子。