标签：指定 样本 rand ima set pyc 分配 问题 charm
在进行机器学习和深度学习中，我们会经常用到np.random.seed()，利用随机数种子，使得每次生成的随机数相同。
numpy.randn.randn(d0，d1，...，dn)
import numpy as np a = np.random.randn(2,4) #4*2矩阵 print(a) b = np.random.randn(4,3,2) #shape：4*3*2 print(b)
我们将带着两个问题进行np.random.seed()的学习：
1.np.random.seed()是否一直有效？
2.np.random.seed(Argument)的参数作用？
E.G.实验
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/10/26 20:57 # @Author : BaoBao # @Mail : baobaotql@163.com # @File : random.seed.py # @Software: PyCharm 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("---------reset----------") np.random.seed(0) i = 0 while (i < 8): print(np.random.randn(1, 5)) i += 1
运行截图：
可以看出，np.random.seed()对后面的随机数一直有效。
两次利用random.seed()后，即使跳出循环以后，生成随机数的结果依然相同。第一次跳出while循环后，进入第二次while循环，
得到的两个随机数组确实和加了随机数种子不一样。但是后面的加入随机数种子的，八次循环中的结果和前面的结果是一样的。说明，
随机数种子对后面的结果一直有影响。同时，加入随机数种子以后，后面的数组都是按一定的顺序生成的。
E.G.随机数种子参数的作用
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2019/10/26 20:57
# @Author : BaoBao
# @Mail : baobaotql@163.com
# @File : random.seed.py
# @Software: PyCharm
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
运行截图：
当随机数种子参数为0和1时，生成的随机数结果相同。说明该参数指定了一个随机数生成的起始位置。每个参数对应一个位置。
并且在该参数确定后，其后面的随机数的生成顺序也就确定了。所以，随机数种子的参数怎么选择？这个参数只是确定一下随机数的起始位置，可随意分配.
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标签：指定 样本 rand ima set pyc 分配 问题 charm
原文地址：https://www.cnblogs.com/baobaotql/p/11746751.html
