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np.random.seed() 的使用詳解

 更新時間：2020年01月14日 11:02:28   作者：SoWhat1412  
這篇文章主要介紹了np.random.seed() 的使用詳解，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

在學(xué)習(xí)人工智能時，大量的使用了np.random.seed()，利用隨機數(shù)種子，使得每次生成的隨機數(shù)相同。

我們帶著2個問題來進行下列實驗

  1. np.random.seed()是否一直有效
  2. np.random.seed(Argument)的參數(shù)作用?

例子1

import numpy as np
 
if __name__ == '__main__':
 i = 0
 while (i < 6):
  if (i < 3):
   np.random.seed(0)
   print(np.random.randn(1, 5))
  else:
   print(np.random.randn(1, 5))
   pass
  i += 1
 
 print("-------------------")
 i = 0
 while (i < 2):
  print(np.random.randn(1, 5))
  i += 1
 print(np.random.randn(2, 5))
 
 print("---------重置----------")
 np.random.seed(0)
 i = 0
 while (i < 8):
  print(np.random.randn(1, 5))
  i += 1

可以看出，np.random.seed()對后面的隨機數(shù)一直有效。

兩次利用隨機數(shù)種子后，即便是跳出循環(huán)后，生成隨機數(shù)的結(jié)果依然是相同的。第一次跳出while循環(huán)后，進入第二個while循環(huán)，得到的兩個隨機數(shù)組確實和加了隨機數(shù)種子不一樣。但是，后面的加了隨機數(shù)種子的，八次循環(huán)中的結(jié)果和前面的結(jié)果是一樣的。說明，隨機數(shù)種子對后面的結(jié)果一直有影響。同時，加了隨機數(shù)種子以后，后面的隨機數(shù)組都是按一定的順序生成的。

例子2，隨機數(shù)種子參數(shù)的作用

import numpy as np
 
if __name__ == '__main__':
 i = 0
 np.random.seed(0)
 while (i < 3):
  print(np.random.randn(1, 5))
  i += 1
 i = 0
 print("---------------------")
 np.random.seed(1)
 i = 0
 while (i < 3):
  print(np.random.randn(1, 5))
  i += 1

當(dāng)隨機數(shù)種子參數(shù)為0和1時，生成的隨機數(shù)結(jié)果相同。說明該參數(shù)指定了一個隨機數(shù)生成的起始位置。每個參數(shù)對應(yīng)一個位置。并且在該參數(shù)確定后，其后面的隨機數(shù)的生成順序也就確定了。

所以，隨機數(shù)種子的參數(shù)怎么選擇？這個參數(shù)只是確定一下隨機數(shù)的起始位置，可隨意分配。

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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