這個(gè)函數(shù)的使用方法，已經(jīng)有前輩講解過(guò)了，只是自己在測(cè)試的時(shí)候有一些思考，所以便寫(xiě)了這篇博客。下面是前輩文章的原話(huà)：

seed( ) 用于指定隨機(jī)數(shù)生成時(shí)所用算法開(kāi)始的整數(shù)值，如果使用相同的seed( )值，則每次生成的隨即數(shù)都相同，如果不設(shè)置這個(gè)值，則系統(tǒng)根據(jù)時(shí)間來(lái)自己選擇這個(gè)值，此時(shí)每次生成的隨機(jī)數(shù)因時(shí)間差異而不同。

編寫(xiě)如下第一份代碼：

from numpy import *
num=0
while(num<5):
  random.seed(5)
  print(random.random())
  num+=1

運(yùn)行結(jié)果為：

0.22199317108973948
0.22199317108973948
0.22199317108973948
0.22199317108973948
0.22199317108973948

可以看到，每次運(yùn)行的結(jié)果都是一樣的

修改代碼，如下為第二份代碼：

from numpy import *
num=0
random.seed(5)
while(num<5):
  print(random.random())
  num+=1

運(yùn)行結(jié)果為：

0.22199317108973948
0.8707323061773764
0.20671915533942642
0.9186109079379216
0.48841118879482914

可以看到，和上一份代碼的運(yùn)行結(jié)果不同。這里每次的輸出結(jié)果都是不一樣的。這也就提醒了我們?cè)谝院缶帉?xiě)代碼的時(shí)候要明白一點(diǎn)：random.seed(something)只能是一次有效。其實(shí)仔細(xì)想想也很自然，如果不是一次有效，比如說(shuō)是一直有效，那豈不是會(huì)影響到后續(xù)的代碼中隨機(jī)數(shù)的選??？

這次測(cè)試的代碼比較可以說(shuō)是很簡(jiǎn)單的，但是卻暴露了我的一個(gè)思維上的漏洞：在這次測(cè)試中我雖然明白了：

seed( ) 用于指定隨機(jī)數(shù)生成時(shí)所用算法開(kāi)始的整數(shù)值，如果使用相同的seed( )值，則每次生成的隨即數(shù)都相同，如果不設(shè)置這個(gè)值，則系統(tǒng)根據(jù)時(shí)間來(lái)自己選擇這個(gè)值，此時(shí)每次生成的隨機(jī)數(shù)因時(shí)間差異而不同。

這段話(huà)的意思，但是我卻先入為主地認(rèn)為第二份代碼的結(jié)果應(yīng)和第一份代碼中的一致。而通過(guò)反面思考，假設(shè)這個(gè)函數(shù)使用一次后便是一直有效的，那么每次生成的隨即數(shù)都會(huì)相同，但是這樣豈不是會(huì)影響到后續(xù)的代碼中隨機(jī)數(shù)的選??？

所以，以后學(xué)新的東西的時(shí)候，都要問(wèn)自己傻問(wèn)題，不斷地去測(cè)試自己的想法以達(dá)到更深的理解。

故對(duì)于該函數(shù)的使用，可總結(jié)為：

seed( ) 用于指定隨機(jī)數(shù)生成時(shí)所用算法開(kāi)始的整數(shù)值。
1.如果使用相同的seed( )值，則每次生成的隨即數(shù)都相同；
2.如果不設(shè)置這個(gè)值，則系統(tǒng)根據(jù)時(shí)間來(lái)自己選擇這個(gè)值，此時(shí)每次生成的隨機(jī)數(shù)因時(shí)間差異而不同。
3.設(shè)置的seed()值僅一次有效

總結(jié)

以上就是本文關(guān)于numpy.random.seed()的使用實(shí)例解析的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續(xù)參閱本站其他相關(guān)專(zhuān)題，如有不足之處，歡迎留言指出。感謝朋友們對(duì)本站的支持！