nump中的为随机数产生器的seed

本文主要是介绍nump中的为随机数产生器的seed，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

rng = numpy.random.RandomState(23355)
arrayA = rng.uniform(0,1,(2,3))

该段代码的目的是产生一个2行3列的assarray，其中的每个元素都是[0,1]区间的均匀分布的随机数

这里看以看到，有一个23355这个数字，其实，它是伪随机数产生器的种子，也就是“the starting point for a sequence of pseudorandom number”

对于某一个伪随机数发生器，只要该种子（seed）相同，产生的随机数序列就是相同的

下面给出几个小例子

1 # 仍以上面的seed为例，但执行多次
2 # 利用循环，执行4次
3 import numpy
4 for i in [1,2,3,4]:
5     rng = numpy.random.RandomState(23455)
6     arrayA = rng.uniform(0,1,(2,3))
7     print arrayA

改代码段的结果如下：

可以看到，每次循环产生的伪随机数都是相同的，这是由于每次伪随机数发生器的种子都是相同的

下面，再看另外一个例子

1 import numpy
2 for i in [1,2,3,4]:
3     rng = numpy.random.RandomState(23455+i)
4     arrayA = rng.uniform(0,1,(2,3))
5     print ('i = %s' % (i))
6     print (arrayA)
7     

这里，我们做了一个小小的更改，每次循环的种子都加入了i，由于每次循环i值不同，导致每次循环的种子也不同，下面是改程序段的结果

可以看到，每次循环产生的2*3的随机asarray都是不同的了

这篇关于nump中的为随机数产生器的seed的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！