numpy中的随机排列函数shuffle和permutation

本文探讨了使用NumPy库在Python中如何通过设置随机种子来复现随机数生成过程。通过一个具体的代码示例,展示了当seed参数固定时,无论何时运行代码,所产生的随机排列都将保持一致。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

之前在思考这两个函数产生的随机排列,是否能够复现,然后通过实验发现。

运行以下代码:

import numpy as np
np.random.seed(12)
random_index1=np.random.permutation(np.arange(10))
print("第一次运行:",random_index1)
random_index2=np.random.permutation(np.arange(10))
print("第一次运行:",random_index2)

输出:

第一次运行: [5 8 7 0 4 9 3 2 1 6]
第一次运行: [6 0 9 7 3 2 1 8 5 4]

然后发现,无论什么时候运行这段代码,只要seed=12没有更改,那么输出都是一样的。这样就比较方便的能够代码的随机过程了。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值