np.random.seed(seed)什么意思
时间: 2023-11-30 09:03:50 浏览: 44
`np.random.seed(seed)` 是一个NumPy库中的函数,它用于设置随机数生成器的种子。在机器学习和数据分析中,随机数生成器经常用于生成随机的训练集和测试集,或者用于初始化模型参数。
在函数中,`seed` 参数是一个整数,它指定了随机数生成器的种子。如果两个随机数生成器的种子相同,那么它们生成的随机数序列也将相同。因此,通过设置相同的种子,可以确保每次运行代码时都生成同样的随机数序列,这在调试和测试代码时非常有用。
例如,如果你运行以下代码:
```
import numpy as np
np.random.seed(42)
rand1 = np.random.rand(3)
print(rand1)
np.random.seed(42)
rand2 = np.random.rand(3)
print(rand2)
```
你会发现 `rand1` 和 `rand2` 的值是相同的,因为它们使用了相同的种子。
相关问题
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。
np.random.shuffle 固定seed
可以使用np.random.seed()来固定seed,然后再使用np.random.shuffle()来打乱数据,这样每次运行程序时,打乱的结果都是一样的。例如:
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.random.seed(123)
np.random.shuffle(data)
print(data)
输出结果为:[3 2 1 5 4]
再次运行程序时,输出结果仍然是一样的。