在使用numpy时,难免会用到随机数生成器。我一直对np.random.seed(),随机数种子搞不懂。很多博客也就粗略的说,利用随机数种子,每次生成的随机数相同。 我有两个疑惑:1, 利用随机数种子,每次生成的随机数相同。这是什么意思? 2,随机数种子的参数怎么选择 ...
首先显示一段代码: import numpy as npnum while num lt :np.random.seed print np.random.random num print num np.random.seed while num lt :print np.random.random num 运行结果: . . . . . . . . . . Process finished wit ...
2019-08-06 18:18 0 467 推荐指数:
在使用numpy时,难免会用到随机数生成器。我一直对np.random.seed(),随机数种子搞不懂。很多博客也就粗略的说,利用随机数种子,每次生成的随机数相同。 我有两个疑惑:1, 利用随机数种子,每次生成的随机数相同。这是什么意思? 2,随机数种子的参数怎么选择 ...
(num<5):np.random.seed(1)print(np.random.random())num ...
np.random.seed()函数可以保证生成的随机数具有可预测性。 可以使多次生成的随机数相同 1.如果使用相同的seed( )值,则每次生成的随即数都相同; 2.如果不设置这个值,则系统根据时间来自己选择这个值,此时每次生成的随机数因时间差异而不同。 在机器学习和深度学习中,如果要保证 ...
在进行机器学习和深度学习中,我们会经常用到np.random.seed(),利用随机数种子,使得每次生成的随机数相同。 numpy.randn.randn(d0,d1,...,dn) randn函数根据给定维度生成大概率在(-2.58~+2.58)之间的数据 randn函数返回 ...
>>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4) array([ 0.55, 0.72, 0.6 , 0.54]) >>> numpy.random.seed ...
python指定概率随机取值参考如下: 下面是利用 np.random.choice()指定概率取样的例子: 这意味着你可以以下面的概率分布取到index所对应的数值:P(index=0)=0.1,P(index=1)=0.0,P(index=2)=0.7,P(index ...
一、 在利用python处理数据的时候,经常会用到numpy API: np.random.seed() 与 np.random.RandomState() 但这两个函数的用法,一直不太好理解。在网上查找了许多文章,研究了下他们的异同。做个记录 ...