numpy中np.random.seed()的详细用法
在进行机器学习和深度学习中,我们会经常用到np.random.seed(),利用随机数种子,使得每次生成的随机数相同。
numpy.randn.randn(d0,d1,...,dn)
randn函数根据给定维度生成大概率在(-2.58~+2.58)之间的数据randn函数返回一个或者一组样本,具有标准正态分布dn表示每个维度返回值为指定维度的array
import numpy as np
a = np.random.randn(2,4) #4*2矩阵
print(a)
b = np.random.randn(4,3,2) #shape:4*3*2
print(b)
我们将带着两个问题进行np.random.seed()的学习:
1.np.random.seed()是否一直有效?
2.np.random.seed(Argument)的参数作用?
E.G.实验
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# @Time : 2019/10/26 20:57
# @Author : BaoBao
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