RandomState():随机数种子功能:产生随机数 ...
numpy.random.RandomState 函数用法可以通过numpy工具包生成模拟数据集,使用RandomState获得随机数生成器 from numpy.random import RandomState rdm RandomState 注意:这里 为随机数种子,只要随机数种子seed相同,产生的随机数系列就相同 a rdm.uniform , , , print a 输出结果为: . ...
2020-06-18 17:02 0 1166 推荐指数:
RandomState():随机数种子功能:产生随机数 ...
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 ...
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 ...
X ~ :随机变量X的取值和其对应的概率值P(X = ) 满足正态分布(高斯函数) 很多随机现象可以用正态分布描述或者近似描述 某些概率分布可以用正态分布近似计算 正态分布(又称高斯分布)的概率密度函数 numpy中 ...
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import random print( random.randint(1,10) ) # 产生 1 到 10 的一个整数型随机数 print( random.random() ) # 产生 0 到 1 之间的随机浮点数 print( random.uniform(1.1,5.4 ...