np.random.seed(0)的作用:作用:使得随机数据可预测。

  1. >>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4)  
  2. array([ 0.55,  0.72,  0.6 ,  0.54])  
  3. >>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4)  
  4. array([ 0.55,  0.72,  0.6 ,  0.54])  

当我们设置相同的seed,每次生成的随机数相同。如果不设置seed,则每次会生成不同的随机数

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

也就是说,每次想获得与上次相同的随机数,seed后的数字应该相同!

http://blog.csdn.net/a821235837/article/details/52839050

posted @ 2017-03-05 22:46  xubling  阅读(12920)  评论(0编辑  收藏  举报