np.random.seed() 的使用詳解
在學(xué)習(xí)人工智能時(shí)，大量的使用了np.random.seed()，利用隨機(jī)數(shù)種子，使得每次生成的隨機(jī)數(shù)相同。
我們帶著2個(gè)問題來進(jìn)行下列實(shí)驗(yàn)
- np.random.seed()是否一直有效
- 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(duì)后面的隨機(jī)數(shù)一直有效。
兩次利用隨機(jī)數(shù)種子后，即便是跳出循環(huán)后，生成隨機(jī)數(shù)的結(jié)果依然是相同的。第一次跳出while循環(huán)后，進(jìn)入第二個(gè)while循環(huán)，得到的兩個(gè)隨機(jī)數(shù)組確實(shí)和加了隨機(jī)數(shù)種子不一樣。但是，后面的加了隨機(jī)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(jī)數(shù)種子對(duì)后面的結(jié)果一直有影響。同時(shí)，加了隨機(jī)數(shù)種子以后，后面的隨機(jī)數(shù)組都是按一定的順序生成的。
例子2，隨機(jī)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(jī)數(shù)種子參數(shù)為0和1時(shí)，生成的隨機(jī)數(shù)結(jié)果相同。說明該參數(shù)指定了一個(gè)隨機(jī)數(shù)生成的起始位置。每個(gè)參數(shù)對(duì)應(yīng)一個(gè)位置。并且在該參數(shù)確定后，其后面的隨機(jī)數(shù)的生成順序也就確定了。
所以，隨機(jī)數(shù)種子的參數(shù)怎么選擇？這個(gè)參數(shù)只是確定一下隨機(jī)數(shù)的起始位置，可隨意分配。
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)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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