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) randn函数根据给定维度生成大概率在(-2.58~+2.58)之间的数据 randn函数返回一个或者一组样本,具有标准正态分布 dn表示每个维度 返回值为指定维度的array import numpy as np a = np.random.randn(2,4) #4*2矩阵 print(a) b = np.ra

>>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4) array([ 0.55,  0.72,  0.6 ,  0.54]) >>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4) array([ 0.55,  0.72,  0.6 ,  0.54]) 当我们设置相同的seed,每次生成的随机数相同.如果不设置seed,则每次会生成不同的随机数 >>> numpy

在使用numpy时,难免会用到随机数生成器.我一直对np.random.seed(),随机数种子搞不懂.很多博客也就粗略的说,利用随机数种子,每次生成的随机数相同. 我有两个疑惑:1, 利用随机数种子,每次生成的随机数相同.这是什么意思? 2,随机数种子的参数怎么选择?在别人的代码中经常看到np.random.seed(Argument),这个参数不一样,有的是0,有的是1,当然还有其他数.那这个参数应该怎么选择呢? 通过对别的博客的理解,我做了以下几组实验: 1．以np.random.rand

python指定概率随机取值参考如下: 下面是利用 np.random.choice()指定概率取样的例子: np.random.seed(0) p = np.array([0.1, 0.0, 0.7, 0.2]) index = np.random.choice([0, 1, 2, 3], p = p.ravel()) 这意味着你可以以下面的概率分布取到index所对应的数值:P(index=0)=0.1,P(index=1)=0.0,P(index=2)=0.7,P(index=3)=0.2

np.random的随机数函数(1) 函数 说明 rand(d0,d1,..,dn) 根据d0‐dn创建随机数数组,浮点数, [0,1),均匀分布 randn(d0,d1,..,dn) 根据d0‐dn创建随机数数组,标准正态分布 randint(low[,high,shape]) 根据shape创建随机整数或整数数组,范围是[low, high) seed(s) 随机数种子, s是给定的种子值 np.random.rand import numpy as np a = np.random.ran

124.np.random.seed()的作用 陈容喜 关注 2018.01.11 21:36 字数 3 阅读 4460评论 0喜欢 6 今天看到一段代码时遇到了np.random.seed(),搞不清楚的seed()作用是什么,特地查了一下资料,原来每次运行代码时设置相同的seed,则每次生成的随机数也相同,如果不设置seed,则每次生成的随机数都会不一样.例如:   seed作用.png 源码: # coding: utf-8 # # np.random.seed()的作用 # ### 当我

np.random.seed()函数可以保证生成的随机数具有可预测性. 可以使多次生成的随机数相同 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. 在机器学习和深度学习中,如果要保证部分参数(比如W权重参数)的随机初始化值相同,可以采用这种方式来实现.

结论: np.random.seed(a) # 按照规定的顺序生成随机数 # 参数a指定了随机数生成的起始位置: # 如果两处都采用了np.random.seed(a),且两处的参数a相同,则生成的随机数也相同: # 不同的参数a执行了随机数生成的不同位置:随便选即可: 验证: 1．以np.random.randn()函数为例 import numpy as np if __name__ == '__main__': i = 0 while(i < 6): if(i < 3): np.rand

1 random()   # 产生区间 [0, 1) 均匀分布的浮点数样本值 np.random.seed(42) 2 rand(d0, d1, ..., dn)    # 产生区间 [0, 1) 均匀分布的浮点数样本值 np.random.seed(42) 3 randn(d0, d1, ..., dn)    #  产生标准正态分布的浮点数样本值 np.random.seed(42) 4 standard_normal(size=None)     #  产生标准正态分布的浮点数样本值 np

一,datetime 在python中datetime是一个库是一个模块也是一个函数,作用很多,这里面只对其做简单的最常用的讲解. 首先返回系统时间 import datetime nowTime=datetime.datetime.now() print nowTime 输出结果是: 2016-11-04 14:27:09.538000 返回当天日期 Today=datetime.date.today() print Today 输出的结果是:2016-11-04 时间间隔(这是一个time模

numpy.random模块中常用函数解析 numpy.random模块官方文档 1. numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)Create an array of the given shape and populate it with random samples from a uniform distribution over [0, 1)按照给定形状产生一个多维数组,每个元素在0到1之间注意: 这里定义数组形状时,不能采用tuple import numpy

在科学技术和机器学习等其他算法相关任务中,我们经常需要用到随机数,为了把握随机数的生成特性,从随机数的随机无序中获得确定和秩序.我们可以利用随机数种子(random seed)来实现这一目标,随机数种子,可以使得引入了随机数的整个程序,在多次运行中得到确定的,一致的结果. 很多博文谈到随机数种子,只是简单论及,利用随机数种子,可以每次生成相同的随机数.想真正用好掌握它,对此很容易产生疑惑,生成相同的随机数数怎么个相同法?随机数种子又作何用处? 1. 随机数种子 下面我们从实例中揭开随机数种子的神

先贴参考链接: https://stackoverflow.com/questions/21494489/what-does-numpy-random-seed0-do numpy.random.seed(num):如果使用相同的num,则每次生成的随机数都相同. 1.无num参数 代码: import numpy as np for i in range(5): np.random.seed() perm = np.random.permutation(10) print(perm) 结果:

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fix_seed(seed=1): #重复观看一样东西 # reproducible np.random.seed(seed) # make up data建立数据 fix_seed(1) x_data = np.linspace(-7, 10, 2500)[:, np.newaxis] #水平轴-7~10 np.random.shuffle(x_data) noise = np.ran

numpy.random.seed():用于指定随机数生成时使用算法的开始值,如果没有指定每次生成的值都不一样 如果不指定seed的值,那么每次随机生成的数字都不一样: In [17]: import numpy as np In [18]: i = 0 In [19]: while i < 5: ...: print(np.random.random()) ...: i += 1 ...: 0.6024396750158225 0.9269520884112016 0.012892523215

np.random.choice方法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me def choice(a, size=None, replace=True, p=None) 表示从a中随机选取size个数 replacement 代表的意思是抽样之后还放不放回去,如果是False的话,那么通一次挑选出来的数都不一样,如果是True的话, 有可能会出现重复的,因为前面的抽的放回去了. p表示每个元素被抽取的概率,如果没有指定,a中所有元素被选取的概率是相等的. 默认为有放回的抽样 (

高斯分布的概率密度函数 numpy中 numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数的意义为: loc:float 概率分布的均值,对应着整个分布的中心center scale:float 概率分布的标准差,对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scale越小,越瘦高 size:int or tuple of ints 输出的shape,默认为None,只输出一个值 我们更经常会用到np.random.randn(size)所谓标准正

b_idx = np.random.randint(0, 9, 90) >>> b_idx array([0, 1, 5, 4, 7, 2, 7, 0, 0, 4, 2, 2, 3, 5, 6, 4, 7, 0, 3, 2, 7, 3, 8, 5, 4, 3, 1, 8, 6, 6, 5, 5, 3, 2, 2, 2, 0, 4, 8, 1, 5, 3, 2, 6, 2, 3, 3, 3, 0, 4, 5, 1, 4, 0, 6, 7, 6, 3, 4, 7, 8, 5, 8, 6, 7

1.np.random.random()函数参数 np.random.random((1000, 20)) 上面这个就代表生成1000行 20列的浮点数,浮点数都是从0-1中随机. 2.numpy.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组. 3.numpy.random.randn()函数用法: numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn): 生成一个浮点

转自:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9751471.html 1.np.random.random()函数参数 np.random.random((1000, 20)) 上面这个就代表生成1000行 20列的浮点数,浮点数都是从0-1中随机. 2.numpy.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组. 3.numpy.random.randn()函