腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(9999+)
视频
沙龙
1
回答
不同
numpy
函数
的
种子
python
、
numpy
、
random
astype(int) c = np.random.choice([0, 1], 10, [0.1, 0.9]) 在
numpy
中,至少有3种
不同
的
方法可以获得0和1
的
数组(这两个数组以一定
的
概率p相加(例如p=0.9))。当我使用np.random.seed(1)时,某个方法总是返回相同
的
数组。然而,即使使用相同
的
种子
,上述所有方法也会创建
不同
<em
浏览 17
提问于2020-10-30
得票数 1
回答已采纳
1
回答
比较
Numpy
和使用随机排列
的
Matlab代码
python
、
matlab
、
random
、
numpy
、
permutation
由于随机数状态,我在比较两个代码
的
输出时遇到了问题。我正在将MATLAB
的
randperm
函数
与等效
的
numpy
.random.permutation
函数
的
输出进行比较,但是,即使我使用MATLAB
的
rand('twister',0)和python
的
numpy
.random.seed(0)将
种子
设置为相同
的
值,我也得到了
不同
的
浏览 1
提问于2014-03-12
得票数 2
1
回答
`
numpy
.random`状态
的
差异消失
python
、
numpy-random
同一项目有两个python运行,设置
不同
,但具有相同
的
随机
种子
。在那一刻产生
不同
的
结果之后,他们再次产生相同
的
序列,持续一段时间。
浏览 11
提问于2017-09-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用同样
的
方式多次洗牌训练数据时,是否会称角星“适合”?
python
、
machine-learning
、
keras
我正在通过使用调用keras fit
函数
来对某些数据(使用epochs=100, shuffle=True )进行训练。我想调用fit
函数
10次,并在10次运行中计算每个时期
的
平均验证精度。我希望每次对fit
的
调用将以
不同
的
顺序从训练数据开始,并在
不同
的
时代中对数据进行
不同
的
洗牌。这真的发生了吗?(如果没有,那么调用fit 10次是没有意义
的
,因为它每次都会对相同顺序
的
数据进行训练
浏览 0
提问于2019-04-16
得票数 0
回答已采纳
4
回答
scipy.stats
种子
?
python
、
random
、
python-2.7
、
numpy
、
scipy
我正在尝试用
不同
的
种子
生成scipy.stats.pareto.rvs(b,loc=0,scale=1,size=1)。在
numpy
中,我们可以使用
numpy
.random.seed(seed=233423)作为
种子
。 有没有办法将scipy统计数据生成
的
随机数植入
种子
?注意:我没有使用
numpy
pareto,因为我想为scale提供
不同
的
值。
浏览 1
提问于2013-04-15
得票数 38
回答已采纳
1
回答
如果没有提供
种子
,
NumPy
如何为其随机数生成器设定
种子
?
python
、
numpy
、
random
、
random-seed
例如,假设我在没有调用任何与
种子
相关
的
函数
的
情况下调用
numpy
.random.uniform(0, 1, 10)。
NumPy
一定使用了一些默认
的
种子
,但我在文档中找不到它。当未指定
种子
时,
NumPy
如何为其随机数设定
种子
?
浏览 25
提问于2021-02-08
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在``scikit learn`中应该使用`random.seed`还是`
numpy
.random.seed`来控制随机数
的
生成?
python
、
numpy
、
random
、
scikit-learn
、
random-seed
我正在使用scikit-learn和
numpy
,我想设置全局
种子
,这样我
的
工作就可以重现。我应该使用
numpy
.random.seed还是random.seed 通过注释中
的
链接,我了解到它们是
不同
的
,并且
numpy
版本不是线程安全
的
。我特别想知道应该使用哪一个来创建用于数据分析
的
IPython笔记本。scikit-learn中
的
一些算法涉及生成随机数,我希望确保notebook在每次运行时都显示相
浏览 0
提问于2015-06-26
得票数 58
回答已采纳
1
回答
用
numpy
default_rng和Dask?
python
、
numpy
、
random
、
dask
我想知道如何使用
numpy
缺省随机数生成器和Dask。 我认为这是因为文档是从
numpy
复制
的
。在
numpy
中,他们引入了一个,这样就可以拥有
不同
种子
的
rngs (与以前
的
全局
numpy
.random.seed
不同
),但我不知道如何使用Dask随机
函数
。
浏览 4
提问于2021-07-30
得票数 1
2
回答
Numpy
随机
种子
对整个jupyter笔记本有效
python
、
numpy
、
jupyter-notebook
我在Jupyter Lab笔记本上使用来自
numpy
.random
的
函数
,并尝试使用
numpy
.random.seed(333)设置
种子
。例如,如果我有一个这样
的
脚本:print(np.random.choice(ll)) 两个np.random.choice(ll)
的</e
浏览 0
提问于2018-07-19
得票数 16
1
回答
Random.seed([int列表])是做什么
的
?
python
我知道random.seed(int)做什么,如下所示:但是我看到了一个使用random.seed(int列表)
的
代码,如下所示: random.seed([1, 2,
浏览 11
提问于2022-05-21
得票数 -2
回答已采纳
1
回答
如何在python 3中生成确定性
的
伪随机数批次?
python-3.x
、
random
、
montecarlo
我想做一个大型
的
数值实验,把许多单独
的
模拟聚合在一起: 每个模拟都是伪随机
的
(即在内部几个点上依赖于PRNG输入,这应该是
不同
的
,并且对于每个模拟都是独立
的
)。我
的
模拟集是可并行
的
,所以我希望能够在
不同
的
线程中运行单独
的
模拟(甚至在
不同
的
时间作为批处理作业在
不同
的
机器上运行)。我想使用一个确定
的
PRNG和一
浏览 0
提问于2019-07-31
得票数 0
2
回答
种子
(random_state)会影响xgboost
的
哪些特性?
python
、
numpy
、
xgboost
、
random-seed
除了将参数传递给
numpy
.random.seed之外,seed=没有给出更多
的
信息 使用所有默认设置运行xgboost仍然会产生相同
的
性能,即使在更改
种子
时。我已经能够验证colsample_bytree这样做了;
不同
的
种子
产
浏览 8
提问于2020-12-31
得票数 8
回答已采纳
1
回答
用对随机大小
的
变量调用控制
numpy
随机
种子
python
、
numpy
、
random
由于N
不同
,下面对
numpy
.random()
的
调用会产生
不同
的
结果。但是,我希望以下对
numpy
.random()
的
调用不受N
的
影响。我一直通过以下方法来解决这个问题:(1)在
numpy
.random()调用之前生成一个大
的
随机整数,然后(2)在
numpy
.random()调用之后将这个随机
种子
设置为这个整数(见下文)。是否有更好
的
方法来控制there .随机<
浏览 1
提问于2020-02-25
得票数 0
1
回答
sklearn集群输出是否因机器
不同
而
不同
?
machine-learning
、
scikit-learn
我使用
的
是sklearn AffinityPropagation聚类算法。在我
的
4核机器上
的
聚类算法
的
输出与在典型
的
服务器机器上生成
的
不同
。有没有人能推荐一些方法,让我在两个系统上得到相似的输出。我
的
机器上
的
输出是cluster0:1,2,3,cluster1:4,5,6,但在服务器上
的
输出是cluster0:1,2,cluster1:3,4,cluster2:5 from keras.applications.xc
浏览 11
提问于2019-04-05
得票数 1
2
回答
生成不带上限
的
随机整数
python
、
numpy
、
random
、
random-seed
我想以一种可预测
的
方式生成一个随机
的
种子
。我不想设置一个固定
的
上限。 prng_1 = random.Random(seed) prng_2 =
浏览 4
提问于2015-06-09
得票数 3
回答已采纳
1
回答
为代码
的
每次运行设置
不同
的
种子
python
、
numpy
、
torch
、
random-seed
我正在运行
的
代码可能会从随机数生成器
的
不同
初始化中受益。我使用库torch和python。我使用以下几行代码在每次迭代开始时设置随机
种子
。import
numpy
as npprint(f"Seed: {seed}")torch.manual_seed(seed) 但是,由于某些原因,在(多次)迭代中,我观察到
种子
总是设置为一个
浏览 3
提问于2021-03-03
得票数 3
0
回答
numpy
中
的
随机数
种子
numpy
、
random-seed
numpy
.random.seed(7) 在
不同
的
机器学习和数据分析教程中,我看到这个
种子
集具有
不同
的
数字。在选择特定
的
种子
数量时,这真的有区别吗?或者任何数字都可以?选择
种子
数
的
目的是为了相同实验
的
重复性。
浏览 6
提问于2016-12-27
得票数 3
2
回答
numpy
.random.RandomState中
的
争论1234
python
、
numpy
、
random
我在代码中碰到了这条线:我在中看到,
numpy
.random.RandomState是一个可以找到许多概率分布
的
库不过,我不明白1234
的
论点。有人能解释一下吗?
浏览 4
提问于2015-05-25
得票数 1
回答已采纳
1
回答
无论何时调用rand(),
numpy
.random.RandomState()是否自动调用?
python
、
numpy
、
random
像C++这样
的
语言要求程序员设置随机数生成器
的
种子
,否则它
的
输出总是相同
的
。但是,像
numpy
这样
的
库不需要手动初始化
种子
。例如,代码如下:rand() 每次都有
不同
的
结果。这是否意味着每次调用
numpy
.random.RandomState(seed=None)时都调用rand
浏览 8
提问于2015-04-29
得票数 3
回答已采纳
3
回答
如何使用Keras获得可重现
的
结果?
python
、
tensorflow
、
keras
、
seed
我试图用Keras获得可重现
的
结果,但是每次我运行程序时都会得到
不同
的
结果。我已经设置了python散列
种子
、
Numpy
随机
种子
、随机
种子
、TensorFlow
种子
和kernel_initializer glorot_uniform
种子
,但是我仍然得不到可重现
的
结果。我还能做什么来获得可重现
的
结果呢? 我希望预测是一样
的
,但事实并非如此。我每次都会得到
不同
浏览 5
提问于2019-07-29
得票数 2
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
学习Python必知的Numpy函数
探究 NumPy 和 SymPy ufuncified 函数的计算速度比较
五分钟了解这几个numpy的重要函数
Python扩展库numpy中where函数的三种用法
Pandas的2 种不同的替换函数
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券