np.random.seed()函数
时间: 2024-05-09 19:20:24 浏览: 9
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:
```python
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:
```python
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
np.random.seed
`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]]
```
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。