Python学习——Numpy.random.seed()的用法

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Sparkle^

发布于 2022-05-12 17:20:20

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1. 函数np.random.seed(n)解释

功能：用于生成指定随机数。

参数：seed(n)中的参数n比喻成“堆”，seed(5)表示第5堆，n的数值基本可以随便设置。设置的seed(n)仅一次有效。

（也有人比喻seed(n)里的n为一个盛有随机数的“聚宝盆”，一个数字代表一个“聚宝盆”，当我们设置相同的seed()时，“聚宝盆”就是一样的，所以每次取出的随机数就会相同。）

2. 用法

np.random.seed(n)可以按照顺序产生一组固定的数组，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同；如果不设置这个值，那么每次生成的随机数不同。

注意：需要每次调用的时候都seed()一下，表示种子相同，从而生成的随机数相同。

例1：只调用一次seed()，两次产生的随机数不同。

import numpy as py

np.random.seed(1)
L1 = np.random.randn(3,3)
L2 = np.random.randn(3,3)  # 这已经不是在设置的np.random.seed(1)下生成的随机数了，而是在默认的random下随机生成。
print(L1)
print(L2)

# 结果
[[ 1.62434536 -0.61175641 -0.52817175]
 [-1.07296862  0.86540763 -2.3015387 ]
 [ 1.74481176 -0.7612069   0.3190391 ]]
 
[[-0.24937038  1.46210794 -2.06014071]
 [-0.3224172  -0.38405435  1.13376944]
 [-1.09989127 -0.17242821 -0.87785842]]

例2：调用两次seed()，两次产生的随机数相同

import numpy as np

np.random.seed(1)
L1 = np.random.randn(3,3)
np.random.seed(1)
L2 = np.random.randn(3,3)
print(L1)
print(L2)

# 结果
[[ 1.62434536 -0.61175641 -0.52817175]
 [-1.07296862  0.86540763 -2.3015387 ]
 [ 1.74481176 -0.7612069   0.3190391 ]]
 
[[ 1.62434536 -0.61175641 -0.52817175]
 [-1.07296862  0.86540763 -2.3015387 ]
 [ 1.74481176 -0.7612069   0.3190391 ]]

总结：从每堆种子里选出来的数都是不会变的，从不同的堆里选随机种子每次都不一样。若想每次都能得到相同的随机数，每次产生随机数之前，都需要调用一次seed()。

参考资料：

np.random.seed()函数 - 知乎 (zhihu.com)

【数据处理】Numpy.random.seed()的用法 - 简书 (jianshu.com)

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

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