np.random.seed(0)的作用：使得随机数据可预测。

最新推荐文章于 2025-02-14 18:50:53 发布

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分类专栏： python 文章标签： Python scikit-learn

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/a821235837/article/details/52839050

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本文介绍了如何使用Numpy生成随机数。通过设置相同的seed值，可以确保每次运行程序时生成相同的随机数序列；若不设置seed，则每次生成的随机数序列不同。这对于复现实验结果非常重要。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

当我们设置相同的seed，每次生成的随机数相同。

>>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4)
array([ 0.55,  0.72,  0.6 ,  0.54])
>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4)
array([ 0.55,  0.72,  0.6 ,  0.54])

如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数

>>> numpy.random.rand(4)
array([ 0.42,  0.65,  0.44,  0.89])
>>> numpy.random.rand(4)
array([ 0.96,  0.38,  0.79,  0.53])

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随机种子np.random.seed()

weixin_39417324的博客

10-26

1145

1.第一个例子说的就是seed的生命周期，而第二个是比较重要的，举个例子，在seed设置一致的情况下，如果我们的项目代码内部连续调用了10次np.random，我们跑两次项目代码，生成的随机数都是一致的。如果我们想要拿到第6次np.random生成的随机数，就必须要依赖于前边的这5次np.random，才能够复现出第6次生成的随机数。以下情况np.random.choice，np.random.randint，np.random.permutation都适用。

Pytho学习——np.random.seed()用法

Yummy的博客

02-20

1510

在Python的第三方包中，numpy是个功能非常强大的扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。在看程序时，遇到了一句代码np.random.seed(0)，不知道是什么意思，经过搜寻资料，于是写下本文，方便以后查看。 np.random.seed(int)用于制定随机数生成时所用算法开始的整数值，使得随机数据可预测。如果使用相同的seed()值，则每次...

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Python学习之——np.random.seed(0)作用

c20081052的专栏

03-12

7884

在用python时时常会看到如下代码：import numpy as npnp.random.seed(0)其中np.random.seed(0)的作用是使得随机数据可预测，当我们设置相同的seed，每次生成的随机数相同。如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数：import numpy as np np.random.seed(0) np.random.rand(4) array([ 0.5...

np.random.seed(0)的作用：作用：使得随机数据可预测

hhsh49的博客

10-07

2810

转自：http://blog.csdn.net/a821235837/article/details/52839050 [python] view plain copy print? >>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4) array([ 0.55, 0.7

random.seed(42)这句代码解析

最新发布

weixin_57959966的博客

02-14

625

如果种子相同，生成的随机数序列也会相同。random.seed(42)中的“42”是没有意义的，种子可以是任意整数，但一旦设置，生成的随机数序列就会固定。如果你希望每次运行程序时生成不同的随机数序列，可以不设置种子，或者使用动态值（如当前时间）作为种子。在调试代码时，你可能希望每次运行程序时生成的随机数相同，以便更容易定位问题。科学实验：在实验中使用相同的种子，以便其他人可以复现你的结果。伪随机数：虽然看起来是随机的，但实际上是由确定性算法生成的。相同的种子会生成相同的随机数序列。

np.random.seed(0)作用

Allen . Liu

11-13

1865

在用python时时常会看到如下代码： import numpy as np np.random.seed(0) 其中np.random.seed(0)的作用是使得随机数据可预测，当我们设置相同的seed，每次生成的随机数相同。如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数： ...

np.random.seed(0)的作用

u013327188的博客

09-04

946

np.random.seed(0) print(np.random.rand(4)) np.random.seed(0) print(np.random.rand(4)) [0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318] [0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318] 当设置相同的seed，每...

随机数种子np.random.seed(0)作用

weixin_45216861的博客

02-08

1581

自用记录

np.random.seed() 的使用详解

09-18

首先，`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...

random.seed(seed)、np.random.seed(seed)、torch.manual_seed(seed)作用

weixin_53719747的博客

11-29

2619

python随机数种子

python numpy之np.random的随机数函数使用介绍

09-18

例如，`np.random.rand(3, 4, 5)`会生成一个3x4x5的三维数组，其中每个元素都是0到1之间的一个随机浮点数。在给出的示例中： ```python a = np.random.rand(3, 4, 5) ``` 我们可以看到`a`是一个三维数组，包含多...

怎么理解np.random.seed()?

weixin_30251587的博客

02-19

1358

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？在别人的代码中经常看到np.random.seed(Argument),这个参数不一样，有的是0，有的...

np.random.seed(0)的作用：作用：使得随机数据可预测。

weixin_30654583的博客

03-05

>>>>numpy.random.seed(0);numpy.random.rand(4) array([0.55,0.72,0.6,0.54]) >>>numpy.random.seed(0);numpy.random.rand(4) array([0.55,0.72,0.6,0...

numpy中numpy.random.seed(0)的用法

好好的博客

06-02

1836

# coding:utf-8 import numpy # 第一种产生的随机数都相同 num = 0 while(num < 4): numpy.random.seed(1) print numpy.random.random() num += 1运行结果：0.4170220047030.4170220047030.4170220047030.417022004703...

Python随机种子函数np.random.seed()学习笔记

qq_44704784的博客

04-05

3440

Python随机种子函数np.random.seed()学习笔记最近在看一些机器学习与深度学习的视频，遇到了程序中有np.random.seed() 数，翻来覆去看了几篇文章一直都没有很好的理解其内涵是什么。自己就根据最近所学内容做一个学习笔记菜鸟新手大佬请指点 np.random.seed(0)函数表示的是给定一个随机数种子，保证其后面生辰过的随机数都是固定的。任何一个计算机当中的随机数都是通过线性同余随机数发生器生成，任意给定随机一个种子值s 可进行以下迭代生成新的随机数：（A,B为固定值） r0

np.random.seed()

u014299761的博客

11-13

2414

seed()可以固定随机数，如果seed参数每次都一样，那么离它最近的random 函数（也就是接下来将）产生的随机数将是固定的

np.random.seed()随机数种子