np.random.seed(23456)

时间: 2024-05-17 18:14:15 浏览: 78

np.random.seed() 的使用详解

在Python的科学计算库NumPy中，`np.random.seed()`是一个非常重要的函数，它用于设置随机数生成器的状态，以便在不同的运行或多次执行时获得可重复的随机数序列。这篇详解将深入探讨`np.random.seed()`的使用及其参数的作用。 `np.random.seed()`的主要作用是确保随机数生成的可重复性。在进行实验、测试或者数据分析时，我们可能需要在不同的时间或环境中得到同样的随机数序列，以保证结果的一致性和可比性。通过设定随机数种子，我们可以控制NumPy的随机数生成器从特定的初始状态开始，从而生成相同的随机数流。例子1展示了`np.random.seed()`的持续有效性。在这个例子中，即使在跳出循环后，只要调用`np.random.seed(0)`，生成的随机数序列就会保持一致。当不设置种子或者设置不同的种子时，随机数序列将会改变。这说明`np.random.seed()`不仅影响当前循环内的随机数生成，而且影响后续所有调用`np.random.randn()`等随机数生成函数的结果。例子2进一步解释了`np.random.seed()`的参数作用。这个参数可以理解为随机数生成序列的起始索引或位置。不同的参数值会导致不同的随机数序列，即使它们看起来可能都是随机的。例如，当种子参数为0和1时，生成的随机数序列不同，因为它们代表了随机数序列的不同起始点。值得注意的是，这个参数的选择并不影响随机性的质量，仅决定了序列的起点，因此可以自由地指定任何整数值。在实际应用中，通常会在程序的开始部分设置`np.random.seed()`，以便在多次运行时重现相同的结果。这在调试、测试或比较算法性能时特别有用。然而，在生产环境中，为了避免因随机性导致的不可预测性，通常不会设置种子，而是允许随机数生成器自然地从操作系统获取时间等不可预测的信息作为种子。总结起来，`np.random.seed()`是NumPy中用于控制随机数生成一致性的重要工具。它通过设置一个种子值，确保每次运行时随机数序列的可重复性。种子参数决定了随机数序列的起始位置，不同的参数会产生不同的序列，但不影响随机性的质量。在需要可重复性结果的情况下，合理选择和使用`np.random.seed()`是至关重要的。

np.random.seed(23456)是一个用于设置随机数生成器种子的函数。它的功能是使设有相同参数的seed函数之后的随机数都相等。在这个例子中，由于设置了seed为23456，所以无论执行多少次随机数相关的代码，所得到的随机数都是相同的。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [np.random.seed()函数的用法](https://blog.csdn.net/qq_36758914/article/details/103960258)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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np.random.seed(23456)

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seed=3 np.random.seed(seed) np.random.shuffle(x_train) np.random.seed(seed) np.random.shuffle(y_train) tf.random.set_seed(seed)是什么意思

tf.random.set_seed(seed) np.random.seed(seed)

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

def seed_torch(seed=2022): np.random.seed(seed) # os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True解释一下

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

np.random.seed(int(np.random.random() * 100)) Enn0 = np.random.normal(loc=En0, scale=He, size=1)

np.random.seed(int(np.random.random()*100))

random.seed(SEED) np.random.seed(SEED) torch.manual_seed(SEED)

def set_seed(seed): tf.random.set_seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed)

Y = np.zeros((1, n)) np.random.seed(int(np.random.random()*100)) X= np.random.normal(loc=En, scale=He, size=n) Y = Y[0]

seed = 1 random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) np.random.seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed)

def fix_random_seed_as(seed): random.seed(seed) torch.random.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False

idx = np.arange(X.shape[0]) np.random.seed(RANDOM_SEED) np.random.shuffle(idx) X = X[idx] y = y[idx]

解释下面这段代码np.random.seed(1) X=np.r_[np.random.randn(10,2)-[2,2],np.random.randn(10,2)+[2,2]]

n = 50 np.random.seed(42) x = np.random.normal(0,1,n) y = 1*x + 1 + np.random.normal(0,1,n)

np.random.seed(1) N = 100 D = 2 X = np.random.randn(N, D) y = np.random.choice([-1, 1], size=N)

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