numpy：np.random.seed()
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 ...
原文：numpy中np.random.seed()的詳細用法
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 d ，d ，...，dn randn函數根據給定維度生成大概率在 . . 之間的數據 randn函數返回一個或者一組樣本，具有標准正態分布 dn表示每個維度 返回值為指定維度的array 我們將帶着兩個問題進行np.random.seed 的學 ...
2019-10-27 10:12 0 1428 推薦指數：
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python(np.random.seed())
(num<5):np.random.seed(1)print(np.random.random())num ...
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>>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4) array([ 0.55, 0.72, 0.6 , 0.54]) >>> numpy.random.seed ...
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python指定概率隨機取值參考如下： 下面是利用 np.random.choice()指定概率取樣的例子： 這意味着你可以以下面的概率分布取到index所對應的數值:P(index=0)=0.1,P(index=1)=0.0,P(index=2)=0.7,P(index ...