numpy.random.seed()的使用实例解析_weixin_39754616的博客

python random seed原理_numpy.random.seed()的使用实例解析. weixin_39754616 于 2020-12-16 06:55:26 发布 900 收藏. 文章标签： python random seed原理. pythonrandomseed原理_numpy.random.seed()的使用实例解析 weixin_39754616 于 2020-12-1606:55:26 发布 901 收藏 文章标签： pythonrandomseed原理 版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39754616/article/details/111439041 版权 numpy.random.seed()的使用实例解析 这个函数的使用方法，已经有前辈讲解过了，只是自己在测试的时候有一些思考，所以便写了这篇博客。

下面是前辈文章的原话： seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随即数都相同，如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异而不同。

编写如下第一份代码： fromnumpyimport* num=0 while(num<5): random.seed(5) print(random.random()) num+=1 运行结果为： 0.22199317108973948 0.22199317108973948 0.22199317108973948 0.22199317108973948 0.22199317108973948 可以看到，每次运行的结果都是一样的 修改代码，如下为第二份代码： fromnumpyimport* num=0 random.seed(5) while(num<5): print(random.random()) num+=1 运行结果为： 0.22199317108973948 0.8707323061773764 0.20671915533942642 0.9186109079379216 0.48841118879482914 可以看到，和上一份代码的运行结果不同。

这里每次的输出结果都是不一样的。

这也就提醒了我们在以后编写代码的时候要明白一点：random.seed(something)只能是一次有效。

其实仔细想想也很自然，如果不是一次有效，比如说是一直有效，那岂不是会影响到后续的代码中随机数的选取？ 这次测试的代码比较可以说是很简单的，但是却暴露了我的一个思维上的漏洞：在这次测试中我虽然明白了： seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随即数都相同，如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异而不同。

这段话的意思，但是我却先入为主地认为第二份代码的结果应和第一份代码中的一致。

而通过反面思考，假设这个函数使用一次后便是一直有效的，那么每次生成的随即数都会相同，但是这样岂不是会影响到后续的代码中随机数的选取？ 所以，以后学新的东西的时候，都要问自己傻问题，不断地去测试自己的想法以达到更深的理解。

故对于该函数的使用，可总结为： seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值。

1.如果使用相同的seed()值，则每次生成的随即数都相同； 2.如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异而不同。

3.设置的seed()值仅一次有效 总结 以上就是本文关于numpy.random.seed()的使用实例解析的全部内容，希望对大家有所帮助。

感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。

感谢朋友们对本站的支持！ 您可能感兴趣的文章: Pythonnumpy实现数组合并实例(vstack,hstack) Python+matplotlib+numpy实现在不同平面的二维条形图 Python+matplotlib+numpy绘制精美的条形统计图 python的numpy模块安装不成功简单解决方法总结 windows下python+numpy安装实用教程 Pythonnumpy常用函数总结 Python编程给numpy矩阵添加一列方法示例 Pythonnumpy生成矩阵、串联矩阵代码分享 时间：2018-02-02 Numpy是什么在没给大家介绍numpy之前先给大家说下python的基本概念.Python是一种高级的,动态的,多泛型的编程语言.Python代码很多时候看起来就像是伪代码一样,因此你可以使用很少的几行可读性很高的代码来实现一个非常强大的想法.numpy很简单,Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy.matplotlib一起使用.其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多的函数.数组数组常用函数1.w 如题,今天兜兜转转找了很多网站帖子,一个个环节击破,最后装好费了不少时间.希望这个帖子能帮助有需要的人,教你一篇帖子搞定python+numpy,节约科研时间.水平有限,难免存在不足,敬请指正.*******************python安装****************************************************step1:官网下载安装包:https://www.python.org/我下载的是python-3.4.4.msistep2:pyt 在不同平面上绘制二维条形图.本实例制作了一个3d图,其中有二维条形图投射到平面y=0,y=1,等.演示结果:完整代码:frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#Fixingrandomstateforreproducibilitynp.random.seed(19680801)fig=plt.figure()ax=fig.a 若干个数组可以沿不同的轴合合并到一起,vstack,hstack的简单用法,>>>a=np.floor(10*np.random.random((2,2)))>>>aarray([[8.,8.],[0.,0.]])>>>b=np.floor(10*np.random.random((2,2)))>>>barray([[1.,8.],[0.,4.]])>>>np.vs 首先我们有一个数据是一个mn的numpy矩阵现在我们希望能够进行给他加上一列变成一个m(n+1)的矩阵importnumpyasnpa=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])b=np.ones(3)c=np.array([[1,2,3,1],[4,5,6,1],[7,8,9,1]])PRint(a)print(b)print(c)[[123][456][789]][1.1.1.][[1231][4 本文实例主要向大家分享了一个Python+matplotlib+numpy绘制精美的条形统计图的代码,效果展示如下:完整代码如下:importmatplotlib.pyplotaspltfromnumpyimportarangefromnumpy.randomimportranddefgbar(ax,x,y,width=0.5,bottom=0):X=[[.6,.6],[.7,.7]]forleft,topinzip(x,y):ri importnumpy生成numpy矩阵的几个相关函数:numpy.array()numpy.zeros()numpy.ones()numpy.eye()串联生成numpy矩阵的几个相关函数:numpy.array()numpy.row_stack()numpy.column_stack()numpy.reshape()>>>importnumpy>>>numpy.eye(3)array([[1.,0.,0.],[0.,1. 为了画个图,被numpy这个模块的安装真的折腾疯了!!!一直装不上,花了几个小时,看了网上的很多教程.方法发现总结得不是很全,这里总结一下,防止大家再出现这个问题没有解决方法.Python的魅力之一,就是拥有众多功能强大的插件,但是这些插件的寻找.安装.升级在windows系统上却非常之麻烦.首先安装完Python后需要在系统配置环境变量,接下来又要安装Setuptools,而且安装过程中还会报编码错误,对于需要拷贝源码安装的还需要去CMD里打命令,还得小心翼翼避免打错参数,如果没有一位有经验 一.安装tkinter在Linux中python默认是不安装Tkinter模块,复制代码代码如下:[root@li250-193~]#pythonPython2.6.6(r266:84292,Feb222013,00:00:18)[GCC4.4.720120313(RedHat4.4.7-3)]onlinux2Type"help","copyright","credits"or"li 要判断一个模块是否安装,非常简单,在终端中进入python,然后输入import模块名.然后如果安装成功没有任何提示,直接显示下一行交互,如果提示报错,那么就代表有问题.例如>>>importre>>>可以看到上面的程序并没有报错,说明已经安装re模块并且对于部分模块,除了可以import,还有专门的测试方法来测试是不是模块中的所有方法都能正常运行,如numpy和scipy,就有可能模块安装成功,但部分文件编译失败导致部分方法不能使用,这些模块在说明 Numpy模块被广泛用于科学和数值计算,自然有它的强大之处,之前对于特征处理中需要进行数据列表或者矩阵拼接的时候都是自己写的函数来完成的,今天发现一个好玩的函数,不仅好玩,关键性能强大,那就是Numpy模块自带的矩阵.列表连接函数,实践一下.#!usr/bin/envpython#encoding:utf-8from__future__importdivision'''__Author__:沂水寒城使用numpy模块实现矩阵的连接操作'''importnumpyas 本文实例讲述了Python使用numpy模块创建数组操作.分享给大家供大家参考,具体如下:创建数组创建ndarray创建数组最简单的方法就是使用array函数.它接收一切序列型的对象(包括其他数组),然后产生一个新的含有传入数据的Numpy数组.array函数创建数组importnumpyasnpndarray1=np.array([1,2,3,4])ndarray2=np.array(list('abcdefg'))ndarray3=np.array([ 本文实例总结了Python中numpy模块常见用法.分享给大家供大家参考,具体如下:importnumpyasnparr=np.array([[1,2,3],[2,3,4]])print(arr)print(type(arr))print('numberofdim:',arr.ndim)print('shape:',arr.shape)print('size:',arr.size)[[123] [234]]numberofdim:2sha 本文实例讲述了Python向Excel中插入图片的简单实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下:使用Python向Excel文件中插入图片,这个功能之前学习xlwt的时候通过xlwt模块实现过.那时候是在公司做的尝试,印象中插入的图片最终缩小为了一个单元格,同时由于公司的加密系统如此实现了图片插入的Excel文件不能够再次打开.这次试用XlsxWriter这个模块,推测这个模块应该是具有比xlwt强大的多的功能.代码实现如下:#!/usr/bin/python#-*-codding: Python是一门非常简洁的语言,对于数据类型的表示,不像其他语言预定义了许多类型(如:在C#中,光整型就定义了8种),它只定义了六种基本类型:字符串,整数,浮点数,元组,列表,字典.通过这六种数据类型,我们可以完成大部分工作.但当Python需要通过网络与其他的平台进行交互的时候,必须考虑到将这些数据类型与其他平台或语言之间的类型进行互相转换问题.打个比方:C++写的客户端发送一个int型(4字节)变量的数据到Python写的服务器,Python接收到表示这个整数的4个字节数据,怎么解析成Py 主要使用json模块,直接导入importjson即可.小例子如下:#coding=UTF-8importjsoninfo={}info["code"]=1info["id"]=1900info["name"]='张三'info["sex"]='男'list=[info,info,info]data={}data["code"]=1data["id"]=190 本文实例讲述了python通过exifread模块获得图片exif信息的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下:python可通过exifread模块获得图片exif信息exifread模块的下载地址:https://pypi.python.org/pypi/ExifRead也可以通过pip进行安装:pipinstallexifreadimportexifread#Openimagefileforreading(binarymode)f=open(path_ weixin_39754616 关注 关注 0 点赞 踩 0 评论 0 收藏 打赏 扫一扫，分享内容 点击复制链接 Pythonrandom模块seed理解 weixin_38383877的博客 08-01 597 想要在同一个程序中产生同一组随机数,需要在下一个函数设置一个相同的随机种子 random.seed(0)，其中的0是对应的随机数的种子，如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异而不同 importrandom defno_seed(): list_a=[] foriinrange(1000000): list_a.append(random.random()) x=set(list_a) print(". Python基础专题-超级详细的Random（随机）原理解析与编程实践 qq_28550263的博客 04-06 1908 Python基础专题-Random（随机）详解 继续阅读文本前，先说一个难以回避的事实： 随机远远不是一个单纯的统计学概念，它是一个让物理学家都讨论不休、目前一切结论都可能存在历史局限性的谜。

随机的背后依赖于不确定性，目前支撑起随机存在的主要是当下量子力学中的相关理论并且在当前的实践中似乎是对的。

可以参考一些网络上的词条以及文章： 【上帝不会掷骰子】、【真随机】、【中国科学家在国际上首次实现器件无关的量子随机数】 1、什么是随机 1.1你是否思考过——随机是上帝的杰作 随机其实并不是一个像其表 参与评论 您还未登录，请先 登录 后发表或查看评论 【python】random.seed()用法详解 XavierJ的博客 01-04 6252 描述 初始化随机数生成器。

语法 random.seed(a=None,version=2) 参数 a–生成随机数的种子。

可以设置为一个整数（int）。

返回 没有返回值。

示例 设置随机种子 #test.py importrandom random.seed(0) print(random.random())#返回从区间[0.0,1.0)随机抽取的浮点数 每次运行test.py的输出结果都是一样： 0.8444218515250481 没有随机种子 #test.py import pythonrandom.seed的用法_numpy.random.seed()的使用实例解析 weixin_39926040的博客 11-29 85 这个函数的使用方法，已经有前辈讲解过了，只是自己在测试的时候有一些思考，所以便写了这篇博客。

下面是前辈文章的原话：seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随即数都相同，如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异而不同。

编写如下第一份代码：fromnumpyimport*num=0while(n... pythonrandom模块中seed函数的详解_详解Python基础random模块随机数的生成 weixin_42512096的博客 02-09 2190 随机数参与的应用场景大家一定不会陌生，比如密码加盐时会在原密码上关联一串随机数，蒙特卡洛算法会通过随机数采样等等。

Python内置的random模块提供了生成随机数的方法，使用这些方法时需要导入random模块。

importrandom下面介绍下Python内置的random模块的几种生成随机数的方法。

1、random.random()随机生成0到1之间的浮点数[0.0,1.0)。

... Python之random.seed()用法 喵酱 07-14 907 描述 传入的数值用于指定随机数生成时所用算法开始时所选定的整数值，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同 语法 importrandom random.seed([x]) 参数 x--改变随机数生成器的种子seed。

返回值 本函数没有返回值 实例 random.seed(1) a=randint(1,100) random.seed(1) b=randint(1,100) print(a) print(b) 打印结果： 18 18 最细！numpy.random.seed()函数的解释 最新发布 qq_45288176的博客 06-04 314 引子：看了很多seed()种子的博客发现很多的作者都没有真的理解到seed原理甚至部分博客具有一定的误导性，在这里仅谈谈我对seed的一点总结和理解 python中random.seed（） qq_36998053的博客 02-21 912 random.seed()俗称为随机数种子。

不设置随机数种子，你每次随机抽样得到的数据都是不一样的。

设置了随机数种子，能够确保每次抽样的结果一样。

而random.seed()括号里的数字，相当于一把钥匙，对应一扇门，同样的数值能够使得抽样的结果一致。

importrandom defrandomess():#未设置随机种子 rum=random.randint(1,100) print(rum) randomess() #59 randomess() #27 def numpy.random.seed()用法详解 chizi15的博客 09-16 1769 numpy.random.seed()中每一个数字代表一种随机数生成规则，当种子数确定后，每次调用numpy.random下的随机函数时，都会根据该种子数对应的规则，依次生成随机数或随机数组；当第二次指定相同的种子数时，每次调用numpy.random下的随机函数，会依次生成跟上一次指定种子数再调用随机函数时，相同的随机数或随机数组，即依次一一对应；当不指定种子数时，每次调用numpy.random下的随机函数，numpy会随机指定一个种子数，即随机地采用该种子数所对应的规则，生成随机数或随机数组。

下面给 pythonrandom.seed的用法_python-random.seed（）：它做了什么？ weixin_39815879的博客 11-29 78 python-random.seed（）：它做了什么？我对Python中的random.seed()有点困惑。

例如，为什么下面的试验会做他们所做的（始终如一）？>>>importrandom>>>random.seed(9001)>>>random.randint(1,10)1>>>random.randint(1,10)3>>>random.randint(1,10)... pythonrandomseed原理_为什么我的PythonRandom的seed不起作用？ weixin_39837867的博客 03-01 255 我正在尝试实现一个算法，并为此构建了一个类：classKsampler:def__init__(self,K,N,L0):self.M31=2147483647self.L0=L0self.N=Nself.error=self.prob=float(1)/Nself.LNUM=31self.K=self.t=Kself.M61=2305843009213693951self.Kmax... 【Python】numpy.random.seed()详解 weixin_44211968的博客 03-27 1992 文章目录一、numpy.random.seed()函数介绍二、实例实例1：相同的随机种子下生成相同的随机数实例2：一个随机种子在代码中只作用一次，只作用于其定义位置的下一次随机数生成参考链接 一、numpy.random.seed()函数介绍 seed()函数用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随即数都相同，如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异而不同。

二、实例 实例1：相同的随机种子下生成相同 python产生随机数种子_python–如何检索NumPy随机数生成器的当前种子？ weixin_39633171的博客 11-28 79 以下导入NumPy并设置种子.importnumpyasnpnp.random.seed(42)但是,我对设置种子并不感兴趣,而是更多地阅读它.random.get_state()似乎不包含种子.documentation没有显示出明显的答案.我如何检索numpy.random使用的当前种子,假设我没有手动设置它？我想使用当前种子来继承进程的下一次迭代.解决方法:简短的回答是你根本不能(... 【Python基础】random.seed()函数和np.random.seed()函数用法 sxl的博客 02-04 1413 importrandom #随机数不一样 random.seed() print('随机数1：',random.random()) random.seed() print('随机数2：',random.random()) #随机数一样 random.seed(1) print('随机数3：',random.random()) random.seed(1) print('随机数4：',random.random()) random.seed(2) print('随机数5：',random.rando pythonrandom函数sample_Pythonrandom.seed()random.sample()函数使用 weixin_33765908的博客 02-19 668 random.seed(0)作用：使得随机数据可预测，即只要seed的值一样，后续生成的随机数都一样。

一、不设置seed()importrandomlist=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]a=random.sample(list,5)#从list中随机获取5个元素，作为一个片段返回print(a)print(list,'\n')#原有序列并没有... 详解Pythonseed() EE呈双的博客 02-14 3229 Python中用于生成随机数的函数一般用numpy.random.rand()，它是一个用来生成0-1之间小数的函数，括号里的数字是n，它就生成一个n元向量，但是有时候在看代码的时候经常会看到numpy.random.seed()，这个是干什么用的呢？接下来我们来了解一下。

计算机中其实不存在真正意义上的随机数，我们得到的随机数其实都是根据当前系统的时钟作为初始值，然后结合一定的算法生成的，所... Python——random.seed()函数 weixin_41336298的博客 08-14 5883 （写来自用，侵删） 简单介绍 random.seed()是用来生成随机数的函数。

random.seed(x)中的参数可以为任意数字 与random.random()区别 random.random()也是一个生成随机数的函数，但是每次调用后生成的随机数都是不同的 random.seed(x)设置好参数（种子，即x）后每次调用后生成的结果都是一样的 例子 importrandom printrandom.random() printrandom.random() print"----- Numpy.random.seed()的用法 浅笑古今的博客 08-31 5096 Numpy.random.seed()用来设置随机数生成的随机种子。

在seed(n)中，当n的值相同时，生成的随机数相同，其中的n为整数。

用例子说话： 首先引入numpy importnumpyasnp 设置随机种子，生成随机数 np.random.seed(0) np.random.rand(4) array([0.5488135,0.71518937,0.60... “相关推荐”对你有帮助么？ 非常没帮助 没帮助 一般 有帮助 非常有帮助 提交 ©️2022CSDN 皮肤主题：1024 设计师：我叫白小胖 返回首页 weixin_39754616 CSDN认证博客专家 CSDN认证企业博客 码龄5年 暂无认证 139 原创 - 周排名 123万+ 总排名 14万+ 访问 等级 142 积分 24 粉丝 17 获赞 0 评论 130 收藏 私信 关注 热门文章 c/s三层结构信息系统的三个层次_C/S、B/S架构模式的三层结构特点分析 6051 matlabload失败,MATLAB读取文件出错：错误使用load无法读取MAT文件 5302 小新air15为啥没人买_联想小新Air15怎么样？ 5132 睿易网桥安装说明_一看就懂！2020网络布线，WIFI覆盖不同户型安装指南 4474 python怎么提取出文件里的指定内容_Python如何获取文件指定行的内容 4384 您愿意向朋友推荐“博客详情页”吗？ 强烈不推荐 不推荐 一般般 推荐 强烈推荐 提交 最新文章 网站服务器主程,游戏服务器主程工作 phpajax搜索功能,Ajax无动态刷新搜索功能 虚拟主机服务器架设,虚拟主机服务器架设 2021年157篇 2020年224篇 目录 目录 最新文章 网站服务器主程,游戏服务器主程工作 phpajax搜索功能,Ajax无动态刷新搜索功能 虚拟主机服务器架设,虚拟主机服务器架设 2021年157篇 2020年224篇 目录 评论 被折叠的  条评论 为什么被折叠? 到【灌水乐园】发言 查看更多评论 打赏作者 weixin_39754616 你的鼓励将是我创作的最大动力 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20 输入1-500的整数 余额支付 (余额：--) 扫码支付 扫码支付：¥2 获取中 扫码支付 您的余额不足，请更换扫码支付或充值 打赏作者 实付元 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、C币套餐、付费专栏及课程。

余额充值