numpy.random.seed()

最新推荐文章于 2025-04-16 11:16:40 发布

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本文详细解析了在Python中使用numpy库时，如何通过设置seed()函数来控制随机数生成器的行为，确保在相同的seed值下生成相同的随机数序列，这对于复现实验结果至关重要。

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设置seed()里的数字就相当于设置了一个盛有随机数的“聚宝盆”，一个数字代表一个“聚宝盆”，当我们在seed()的括号里设置相同的seed，“聚宝盆”就是一样的，那当然每次拿出的随机数就会相同（不要觉得就是从里面随机取数字，只要设置的seed相同取出地随机数就一样）。如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数。（注：seed()括号里的数值基本可以随便设置哦）

例子：

import numpy as np
np.random.seed(0)
np.random.rand(10)
Out[357]: 
array([0.5488135 , 0.71518937, 0.60276338, 0.54488318, 0.4236548 ,
       0.64589411, 0.43758721, 0.891773  , 0.96366276, 0.38344152])
np.random.rand(10)
Out[358]: 
array([0.79172504, 0.52889492, 0.56804456, 0.92559664, 0.07103606,
       0.0871293 , 0.0202184 , 0.83261985, 0.77815675, 0.87001215])

大家一定会奇怪，咦？为什么会不一样，我不是已经设置了seed没变么？

其实，第二遍的np.random.rand(10)已经不是在你设置的np.random.seed(0)下了，所以第二遍的随机数组只是在默认random下随机挑选的样本数值。

那我们该怎么让两次随机数组一样呢？
我们只需要再输入一遍np.random.seed(0)就好了，请看：

import numpy as np
np.random.seed(0)
np.random.rand(4,3)
Out[362]: 
array([[0.5488135 , 0.71518937, 0.60276338],
       [0.54488318, 0.4236548 , 0.64589411],
       [0.43758721, 0.891773  , 0.96366276],
       [0.38344152, 0.79172504, 0.52889492]])
np.random.seed(0)
np.random.rand(4,3)
Out[364]: 
array([[0.5488135 , 0.71518937, 0.60276338],
       [0.54488318, 0.4236548 , 0.64589411],
       [0.43758721, 0.891773  , 0.96366276],
       [0.38344152, 0.79172504, 0.52889492]])

Reference:
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41571493/article/details/80549833