标签:rand None Numpy random seed 随机数 numpy size
方式一
常用函数
numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) #产生均匀分布的随机数
numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn) # 产生标准正态分布随机数
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=None) # 生成在[low, high)范围内,形状为size的随机整数
numpy.random.random_sample(size=None) # 生产形状为size的,范围在[0.0, 1.0)的均匀分布的随机数
numpy.random.random(size=None) # 同random_sample
numpy.random.ranf(size=None) # 同random_sample
numpy.random.sample(size=None) # 同random_sample
# 注意:其中size可以是(a, b, c)或者[a, b, c]
设置随机数种子
numpy.random.seed(seed=None) #设置随机数种子为seed
这里要注意的是,设置seed后,并不是让之后每个相通随机函数返回相同的值。而是让每次从头运行时,每个随机函数返回和上次运行时相同的值。
如:
np.random.seed(1)
a = np.random.rand(10)
b = np.random.rand(10)
c = np.random.rand(10)
如果执行一次上面的代码,那么a、b、c是各不相同的。
但如果第二次执行,那么得到的a'、b'、c'和上次的a、b、c对应相同。
方式二
rnd = np.random.RandomState(seed = 10)
rnd.rand() # 效果同方式一
标签:rand,None,Numpy,random,seed,随机数,numpy,size 来源: https://www.cnblogs.com/amazingter/p/14220537.html
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