網站首頁 編程語言 正文
python隨機數種子seed()
栗子1
import numpy as np
import random
random.seed(0)
np.random.seed(0)
print(np.random.rand(2))
print(np.random.rand(2))
結果為:
[0.5488135 ?0.71518937]
[0.60276338 0.54488318]
再次運行結果為:
[0.5488135 ?0.71518937]
[0.60276338 0.54488318]
想要在同一個程序中產生同一組隨機數,需要在下一個函數設置一個相同的隨機種子
import numpy as np
import random
random.seed(0)
np.random.seed(0)
print(np.random.rand(2))
np.random.seed(0)
print(np.random.rand(2))
結果為:
[0.5488135 ?0.71518937]
[0.5488135 ?0.71518937]
栗子2
import random
random.seed(0)
print("1: ", random.random())
# 生成同一個隨機數
random.seed(0)
print("2: ", random.random())
print("3: ", random.random())
print("4: ", random.random())
# 生成同一個隨機數
random.seed(0)
print("5: ", random.random())
print("6: ", random.random())
print("7: ", random.random())
結果為:
1: ?0.8444218515250481
2: ?0.8444218515250481
3: ?0.7579544029403025
4: ?0.420571580830845
5: ?0.8444218515250481
6: ?0.7579544029403025
7: ?0.420571580830845
random.seed(0),其中的0是對應的隨機數的種子,如果不設置這個值,則系統根據時間來自己選擇這個值,此時每次生成的隨機數因時間差異而不同。
生成的結果與代碼運行的的次數沒有什么關系。分析結果可知,輸出值相同,與距離隨機數種子間隔也相同。由以上分析可見,1,2,5相同;3,6相同;4、7相同。
隨機種子的詳解
什么是隨機種子?
我們知道,隨機數是通過一些復雜的數學算法得到的,那么 隨機種子(Random Seed)就是這些隨機數的初始值。
一般計算機里面產生的隨機數都是偽隨機數。 偽隨機數,也是就一個一直不變的數。
import numpy as np
num = 0
while (num < 5):
np.random.seed(0)
print(np.random.rand(1,5)) # 得到一個范圍從0到1的 1行5列的隨機數
num += 1
print('-------------------------')
結果:
由結果可以看出來,這些都是偽隨機數,也就是一直不變的隨機數,所以我們可以通過輸入隨機種子,得到一個初始固定的隨機數。隨機種子的初始值,是一直不變的。
我們把隨機種子的賦值,放到循環外面,意思是只初始化一次
import numpy as np
num = 0
np.random.seed(0)
while (num < 5):
print(np.random.rand(1,5))
num += 1
print('-------------------------')
看到,結果就不一樣了,但是初始化第一行的結果還是一樣的,這說明初始值一樣 ,而且你會發現,無論你運行多少遍,有了隨機種子,運行的結果都是一樣的
但我們不需要隨機種子的時候,把隨機種子的賦值注釋掉
import numpy as np
num = 0
#np.random.seed(0)
while (num < 5):
print(np.random.rand(1,5))
num += 1
print('-------------------------')
第一次結果:
第二次結果:
第三次結果:
此時結果就是完全隨機,沒有一點章法。
所以我總結就是,通過隨機種子,通過一些復雜的數學算法,你可以得到一組有規律的隨機數,而隨機種子就是這個隨機數的初始值。隨機種子相同,得到的隨機數一定也相同。
隨機種子計算隨機數的計算方法
一般種子可以以當前的系統時間,這是完全隨機的
算法1:平方取中法。
1)將種子設為X0,并mod 10000得到4位數
2)將它平方得到一個8位數(不足8位時前面補0)
3)取中間的4位數可得到下一個4位隨機數X1
4)重復1-3步,即可產生多個隨機數
這個算法的一個主要缺點是最終它會退化成0,不能繼續產生隨機數。
算法2:線性同余法
1)將種子設為X0,
2)用一個算法X(n+1)=(a*X(n)+b) mod c產生X(n+1)
一般將c取得很大,可產生0到c-1之間的偽隨機數
該算法的一個缺點是會出現循環。
原文鏈接:https://blog.csdn.net/weixin_43283397/article/details/100567216
相關推薦
- 2023-03-22 Ansible?Galaxy命令的使用實踐示例詳解_服務器其它
- 2022-12-30 react中useState改變值不渲染的解決方式_React
- 2022-09-25 python mac版本解釋器安裝
- 2022-04-01 6個實用的Python自動化腳本詳解_python
- 2022-08-28 C++實現貪心算法的示例詳解_C 語言
- 2024-03-25 一個實體類有多個數據,不寫xml,用mybatisplus進行查詢
- 2022-07-17 代碼解析python標準庫logging模塊_python
- 2022-07-10 詳解HashMap并發修改異常
- 最近更新
-
- window11 系統安裝 yarn
- 超詳細win安裝深度學習環境2025年最新版(
- Linux 中運行的top命令 怎么退出?
- MySQL 中decimal 的用法? 存儲小
- get 、set 、toString 方法的使
- @Resource和 @Autowired注解
- Java基礎操作-- 運算符,流程控制 Flo
- 1. Int 和Integer 的區別,Jav
- spring @retryable不生效的一種
- Spring Security之認證信息的處理
- Spring Security之認證過濾器
- Spring Security概述快速入門
- Spring Security之配置體系
- 【SpringBoot】SpringCache
- Spring Security之基于方法配置權
- redisson分布式鎖中waittime的設
- maven:解決release錯誤:Artif
- restTemplate使用總結
- Spring Security之安全異常處理
- MybatisPlus優雅實現加密?
- Spring ioc容器與Bean的生命周期。
- 【探索SpringCloud】服務發現-Nac
- Spring Security之基于HttpR
- Redis 底層數據結構-簡單動態字符串(SD
- arthas操作spring被代理目標對象命令
- Spring中的單例模式應用詳解
- 聊聊消息隊列,發送消息的4種方式
- bootspring第三方資源配置管理
- GIT同步修改后的遠程分支