np.random.seed()函數可以保證生成的隨機數具有可預測性。 可以使多次生成的隨機數相同 1.如果使用相同的seed( )值,則每次生成的隨即數都相同; 2.如果不設置這個值,則系統根據時間來自己選擇這個值,此時每次生成的隨機數因時間差異而不同。 在機器學習和深度學習中,如果要保證 ...
先貼參考鏈接: https: stackoverflow.com questions what does numpy random seed do numpy.random.seed num :如果使用相同的num,則每次生成的隨機數都相同。 .無num參數 代碼: 結果: .num為任意整數值 但每次都相同 代碼: 結果: .num為任意整數值 但每次都不同 代碼: 結果: .numpy.ran ...
2018-03-12 20:28 0 16790 推薦指數:
np.random.seed()函數可以保證生成的隨機數具有可預測性。 可以使多次生成的隨機數相同 1.如果使用相同的seed( )值,則每次生成的隨即數都相同; 2.如果不設置這個值,則系統根據時間來自己選擇這個值,此時每次生成的隨機數因時間差異而不同。 在機器學習和深度學習中,如果要保證 ...
在進行機器學習和深度學習中,我們會經常用到np.random.seed(),利用隨機數種子,使得每次生成的隨機數相同。 numpy.randn.randn(d0,d1,...,dn) randn函數根據給定維度生成大概率在(-2.58~+2.58)之間的數據 randn函數返回 ...
首先顯示一段代碼: import numpy as npnum = 0while(num<5):np.random.seed(1)print(np.random.random())num += 1 print('-------------------------')num1 ...
用seed()生成隨機數字,生成的法則與seed內部的數字相關,如果數字相同,則生成的隨機數是相同的。 刷題寶上面的題目: random.seed() 沒有返回值,print為None, 如果不設定seed的話,python會自動選擇seed,生成的random會發 ...
1、random.random()生成隨機數時,每一次生成的數都是隨機的。 2、random.seed(x) 隨機數種子,當使用random.seed(x)設定好種子之后,其中x可以是任意數字,比如10,那么每次調用生成的隨機數將會是同一個。 運行結果: ...
Python--random.seed()用法 第一次接觸random.seed(),可能理解的不是特別對,大家歡迎指錯,整理自網絡,侵權刪除 概念 seed()是改變隨機數生成器的種子,可以在調用其他隨機模塊函數之前調用此函數 語法 注意:seed()是不能直接 ...
在使用numpy時,難免會用到隨機數生成器。我一直對np.random.seed(),隨機數種子搞不懂。很多博客也就粗略的說,利用隨機數種子,每次生成的隨機數相同。 我有兩個疑惑:1, 利用隨機數種子,每次生成的隨機數相同。這是什么意思? 2,隨機數種子的參數怎么選擇 ...
(num<5):np.random.seed(1)print(np.random.random())num ...