本文将为您提供关于numpy.random.seed(0)做什么？的详细介绍，我们还将为您解释numpy.random.seed()的使用的相关知识，同时，我们还将为您提供关于java–使用Rando

本文将为您提供关于numpy.random.seed(0) 做什么？的详细介绍，我们还将为您解释numpy.random.seed()的使用的相关知识，同时，我们还将为您提供关于java – 使用Random.setSeed的重要性是什么？、numpy : random.rand 和 random.random 的区别、numpy random、numpy random 模块的实用信息。

• numpy.random.seed(0) 做什么？（numpy.random.seed()的使用）
• java – 使用Random.setSeed的重要性是什么？
• numpy : random.rand 和 random.random 的区别
• numpy random
• numpy random 模块

numpy.random.seed(0) 做什么？（numpy.random.seed()的使用）

np.random.seed以下来自 Scikit-Learn 教程的代码做了什么？我对 NumPy
的随机状态生成器的东西不是很熟悉，所以我非常感谢外行人对此的解释。

np.random.seed(0)indices = np.random.permutation(len(iris_X))

答案1

np.random.seed(0)使随机数可预测

>>> 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])

随着种子重置（每次），每次都会出现 相同 的一组数字。

如果未重置随机种子，则每次调用都会出现 不同的数字：

>>> numpy.random.rand(4)array([ 0.42,  0.65,  0.44,  0.89])>>> numpy.random.rand(4)array([ 0.96,  0.38,  0.79,  0.53])

（伪）随机数的工作原理是从一个数字（种子）开始，将其乘以一个大数，添加一个偏移量，然后对该总和取模。然后将得到的数字用作生成下一个“随机”数字的种子。当你设置种子（每次）时，它每次都做同样的事情，给你同样的数字。

如果您想要看似随机的数字，请不要设置种子。但是，如果您的代码使用要调试的随机数，那么在每次运行之前设置种子会非常有帮助，这样代码每次运行时都会执行相同的操作。

要为每次运行获取最多的随机数，请调用numpy.random.seed().
这将导致
numpy 将种子设置为从/dev/urandom或其 Windows 模拟获得的随机数，或者，如果这些都不可用，它将使用时钟。

有关使用种子生成伪随机数的更多信息，请参阅wikipedia。

java – 使用Random.setSeed的重要性是什么？

numpy : random.rand 和 random.random 的区别

相同点：两个函数都是在 [0, 1) 的均匀分布中产生随机数。

不同点：参数传递不同。random.random( )接收一个单独的元组，而random.rand( )接收分开的参数

np.random.seed(1)
rand = np.random.rand(2, 2)
print(rand)
''''''
[[4.17022005e-01 7.20324493e-01]
 [1.14374817e-04 3.02332573e-01]]
''''''
np.random.seed(1)
random = np.random.random((2, 2))
print(random)
''''''
[[4.17022005e-01 7.20324493e-01]
 [1.14374817e-04 3.02332573e-01]]
''''''

两个函数功能完全一样，numpy为什么这么做，这是有历史原因的。可能是为了使 Matlab 用户更容易学习 python+numpy 的组合。把其中一个函数去掉，所带来的麻烦远大于好处，因为有很多现存的代码使用了函数的不同版本。

numpy random

np.random.seed () 用法：

np.random.seed(5)
print(np.random.permutation(np.array([i for i in range(9)])))
np.random.seed(5)
print(np.random.permutation(np.array([i for i in range(9)])))


[2 4 8 7 1 0 5 6 3]
[2 4 8 7 1 0 5 6 3]


np.random.seed(5)
print(np.random.permutation(np.array([i for i in range(9)])))
np.random.seed(5)
print(np.random.permutation(np.array([i for i in range(10,19)])))

[2 4 8 7 1 0 5 6 3]
[12 14 18 17 11 10 15 16 13]

 np.random.choice () 的用法： 

import numpy as np

# 参数意思分别 是从a 中以概率P，随机选择3个, p没有指定的时候相当于是一致的分布
a1 = np.random.choice(a=5, size=3, replace=False, p=None)
print(a1)
# 非一致的分布，会以多少的概率提出来
a2 = np.random.choice(a=5, size=3, replace=False, p=[0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0.0])
print(a2)
# replacement 代表的意思是抽样之后还放不放回去，如果是False的话，那么出来的三个数都不一样，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。

 np.random.permutation () 的用法：

随机排列一个序列，返回一个排列的序列

>>> np.random.permutation(10)
array([1, 7, 4, 3, 0, 9, 2, 5, 8, 6])


>>> np.random.permutation([1, 4, 9, 12, 15])
array([15,  1,  9,  4, 12])


>>> arr = np.arange(9).reshape((3, 3))
>>> np.random.permutation(arr)
array([[6, 7, 8],
       [0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])

np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None):

从一个均匀分布 [low,high) 中随机采样，注意定义域是左闭右开，即包含 low，不包含 high.

np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None):

正态分布

np.random.rand()

随即生成 [0,1) 之间的数。

np.random.randn()

• randn 函数返回一个或一组样本，具有标准正态分布。

numpy random 模块

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