python 中与随机游走相关的种子
Seeds in relation to random walks in python
当运行这个for循环时,这个种子的目的是什么?
import numpy as np
np.random.seed(123)
outcomes = []
for x in range(10):
coin = np.random.randint(0,2)
if coin == 0:
outcomes.append(“heads”)
else:
outcomes.append(“tails”)
print(outcomes)
据我了解,看到保存了随机函数的结果。这个例子中种子函数只用了一次吗?如果是这样,包括它有什么意义?感谢您的帮助!
设置种子将在您每次 运行 程序时产生相同的伪随机数序列。因此,您只需在代码中设置一次种子,每次 运行 您的代码都会产生相同的输出。
例如,对于种子 0,如果您得到的抛硬币序列为 H, T, T, H, T, H, H
,那么当您再次 运行 代码时,它会给出相同的抛硬币序列。尝试 运行在设置种子和不设置种子的情况下编写代码。您会注意到,如果没有种子,每个 运行.
中的顺序都会不同
使用种子的原因之一是使代码调试相对容易。
当运行这个for循环时,这个种子的目的是什么?
import numpy as np
np.random.seed(123)
outcomes = []
for x in range(10):
coin = np.random.randint(0,2)
if coin == 0:
outcomes.append(“heads”)
else:
outcomes.append(“tails”)
print(outcomes)
据我了解,看到保存了随机函数的结果。这个例子中种子函数只用了一次吗?如果是这样,包括它有什么意义?感谢您的帮助!
设置种子将在您每次 运行 程序时产生相同的伪随机数序列。因此,您只需在代码中设置一次种子,每次 运行 您的代码都会产生相同的输出。
例如,对于种子 0,如果您得到的抛硬币序列为 H, T, T, H, T, H, H
,那么当您再次 运行 代码时,它会给出相同的抛硬币序列。尝试 运行在设置种子和不设置种子的情况下编写代码。您会注意到,如果没有种子,每个 运行.
使用种子的原因之一是使代码调试相对容易。