np.random.seed

最新推荐文章于 2025-06-04 22:12:12 发布

星夜启航

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分类专栏： python 文章标签： python np.random.seed

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本文通过实例展示了NumPy中random模块的使用，特别是如何利用seed函数设置随机数生成的种子，以确保实验的可重复性。通过修改seed值和循环次数，验证了每次运行得到的随机数序列的一致性和可预测性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、

import numpy as np
num=0
np.random.seed(3)
while(num<20):
    print(np.random.random())
    num+=1

结果为：

0.5507979025745755
0.7081478226181048
0.2909047389129443
0.510827605197663
0.8929469543476547
0.8962930889334381
0.12558531046383625
0.20724287813818676
0.05146720330082988
0.44080984365063647

多次运行结果相同。
2、只修改np.random.seed(3)的3为5
结果为：

0.22199317108973948
0.8707323061773764
0.20671915533942642
0.9186109079379216
0.48841118879482914
0.6117438629026457
0.7659078564803156
0.5184179878729432
0.29680050157622195
0.18772122866125163

多次运行结果相同。
3、只修改循环次数，10变为20
结果为：

0.22199317108973948
0.8707323061773764
0.20671915533942642
0.9186109079379216
0.48841118879482914
0.6117438629026457
0.7659078564803156
0.5184179878729432
0.29680050157622195
0.18772122866125163
0.08074126876487486
0.73844029619897
0.4413092228959531
0.1583098677126512
0.8799370312012789
0.27408646199222464
0.4142350190810513
0.29607993273364797
0.6287879088794833
0.579837810189545

总结：
1）以上说明seed中的每个数字都代表了一条看似随机，但其实确定的随机数序列。
2）该序列与seed中的每个数字一一对应，不受个人影响，每个人运行结果相同。