用python的seed()方法怎样生成随机数
Admin 2022-06-08 群英技术资讯 1357 次浏览
关于“用python的seed()方法怎样生成随机数”的知识有一些人不是很理解,对此小编给大家总结了相关内容,具有一定的参考借鉴价值,而且易于学习与理解,希望能对大家有所帮助,有这个方面学习需要的朋友就继续往下看吧。
如果要考察某公司的牛奶产品质量,可以从100袋牛奶中抽取30袋,在随机数表中选中一数,并用向上、下、左、右不同的读法组成30个数,并按牛奶的标号进行检测,虽然麻烦,但很常用。在日常生活中,随机数起着很大的作用,所以很多人会专门去寻找随机数生成器。今天,我们不依靠随机数生成器,就用我们的python生成随机数。如何生成呢?就是用改变随机数生成器的种子seed() 方法。
1、seed() 方法
改变随机数生成器的种子,可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。
2、语法
import random random.seed ( [x] )
3、参数
x -- 改变随机数生成器的种子seed。
4、使用示例
Python 生成正态随机数
import numpy as np from numpy.linalg import cholesky import matplotlib.pyplot as plt sampleNo = 1000; mu = 85 sigma = 4 np.random.seed(0) s = np.random.normal(mu, sigma, sampleNo ) plt.hist(s, 30, normed=True)
有小伙伴应该发现了,我们在生成随机数的过程中,用到了random 模块。其实seed()是不能直接访问的,需要导入 random 模块,然后通过 random 静态对象调用该方法。你学会了吗?
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:mmqy2019@163.com进行举报,并提供相关证据,查实之后,将立刻删除涉嫌侵权内容。
猜你喜欢
在前面几个章节中,我们其实已经接触了 Python 的输入输出的功能。本章节我们将具体介绍 Python 的输入输出。
这篇文章主要介绍了pytorch 实现二分类交叉熵逆样本频率权重的操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
这篇文章主要介绍了python 计算t分布的双侧置信区间,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
在Scala中,集合有三大类:List、Set以及Map,所有的集合都扩展自Iterable特质。Scala集合分为可变的(mutable)和不可变(immutable)的集合。其中,可变集合可以在适当的地方被更新或扩展,意味着可以对集合进行修改、添加、移除元素;不可变集合类,相比之下,初始化后就永远不会改变。
对Python小白来说,可能对列表的相关的知识还不是很了解,对此本文就给大家简单介绍关于列表的格式、列表的相关操作、列表的嵌套的内容,有这个方面学习需要的朋友可以参考参考。
成为群英会员,开启智能安全云计算之旅
立即注册关注或联系群英网络
7x24小时售前:400-678-4567
7x24小时售后:0668-2555666
24小时QQ客服
群英微信公众号
CNNIC域名投诉举报处理平台
服务电话:010-58813000
服务邮箱:service@cnnic.cn
投诉与建议:0668-2555555
Copyright © QY Network Company Ltd. All Rights Reserved. 2003-2020 群英 版权所有
增值电信经营许可证 : B1.B2-20140078 ICP核准(ICP备案)粤ICP备09006778号 域名注册商资质 粤 D3.1-20240008