python隨機數種子在多維數組中如何使用

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說明

1、運行test_mult_shape函數，設定相同的隨機數組，兩次運行兩個一行的多維正態分布的結果。

與一次運行兩行的多維正態分布的結果的第一行完全相同。

2、對相同類型的隨機數分布，形狀特征不會影響分布的生成秩序。

程序中，np.random.randn(1, 2)，這一行不像是第二次運行多維正態分布的隨機數組，它"幾乎"是后綴于它的前一行一次性生成的。

實例

import random
 
# print(help(random))
 
def test_random_seed_in_std_lib(seed=0, cnt=3):
    random.seed(seed)
    print("test seed: ", seed)
    for _ in range(cnt):
        print(random.random())
        print(random.randint(0,100))
        print(random.uniform(1, 10))
        print('\n')
test_random_seed_in_std_lib()
test seed:  0
0.8444218515250481
97
9.01219528753418
 
0.04048437818077755
65
5.373349269065314
 
0.9182343317851318
38
9.710199954281542
test_random_seed_in_std_lib()
test seed:  0
0.8444218515250481
97
9.01219528753418
 
0.04048437818077755
65
5.373349269065314
 
0.9182343317851318
38
9.710199954281542
test_random_seed_in_std_lib(99)
test seed:  99
0.40397807494366633
25
6.39495190686897
 
0.23026272839629136
17
7.8388969285727015
 
0.2511510083752201
49
5.777313434770537

到此，關于“python隨機數種子在多維數組中如何使用”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！