HaruStone的博客

seed( )是拿来确定随机数生成的，如果使用相同的seed( )值，则每次生成的随机数相同以seed（2）为例子：import numpy as np np.random.seed(2) # 设种子为seed(2)for i in range(5): print(np.random.random())运行结果：0.435994902142003760.02592623...

总结：python自带的random函数用于生成随机数，numpy.random用于生成随机数矩阵一、python自带的random:random.random()生成0~1的随机浮点数random.uniform(a,b)生成指定范围的随机浮点数，a<=n<=brandom.randint(a,b)生成指定范围的随机整数，a<=n<=bra...