随机种子

random seed

1.python

随机选择&生成随机数

使用random模块

random模块是采用Mersenne Twister 梅森旋转算法来计算随机数,是一个确定性算法

import random

values=[1,2,3,4,5,6]
random.choice()   #随机挑选元素

random.choice(values)
>3

random.sample()  #随机挑选多个元素
random.sample(values,2)
[4,3]

random.shuffle()   # 洗牌函数

random.randint()  # 随机整数,需要参数
random.random() # 0-1之间均匀分布浮点数
random.uniform() # 计算均匀分布值
random.gauss()    #计算正态分布值

random.seed(1235) # 可以修改初始的种子值

原文地址:https://www.cnblogs.com/GeekDanny/p/10214365.html

时间: 2024-11-09 03:23:43

随机种子的相关文章

java中Random随机种子使用

在java中,通过Random生成随机数时,如果设置随机种子,则相同的种子,产生的随机数相同.若不设置则每次随机的不同. Random rnd = new Random(); rnd.setSeed(10);//用于设置种子. rnd.nextInt();// 用于产生随机数. rnd.nextInt(10); // 产生(0-9)数字.

不要随便设置随机种子

随机数在太多的地方使用了,比如加密.混淆数据等,我们使用随机数是期望获得一个唯一的.不可仿造的数字,以避免产生相同的业务数据造成混乱.在Java项目中通常是通过Math.random方法和Random类来获得随机数的,我们来看一段代码: public class Client { public static void main(String[] args) { Random r = new Random(); for(int i=1;i<4;i++){ System.out.println(&quo

[BZOJ2296] [POJ Challenge] 随机种子

Description 1tthinking除了随机算法,其他什么都不会.但是他还是可以ac很多题目,他用的是什么呢?他会选择一个好的随机种子,然后输出答案.往往他选择的一个好的种子可以有99%的概率ac题目. 他会按照下面的规则选择一个种子.首先1tthinking有自己喜欢的一个幸运数字 x.然后他会找一个数字 a 使得 (1)a is a 是 x 的倍数 (2) a 的十进制表示包含0到9. 举个例子, 如果 x = 1, 那么 9182736450 就是一个1tthinking需要的随机

BZOJ2296: 【POJ Challenge】随机种子

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随机种子random_state,random seed

首先random_state和random seed是一样的,都是设置随机种子 在许多模型中都有random_state,例如SVC, ShuffleSplit()等,在模型中设置random_state作用就是可以使每次用相同的训练集相同参数可以得到相同的结果.不然的话,每训练一次,结果就会有波动.如果random_state都设置好,当别人拿到你的代码运行时就能得到和你一样的结果,复现你的过程. 特别注意:随机种子设置为0的时候结果也是一样的,除了不设置或设置为None时,产生的结果会不同

c++ rand随机数生成(随机种子设置)

需求:每次初始化不同的随机数 1.默认 //这样用每次都会产生相同数字 #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #define N 10 int main(void) { int i; for (i = 0; i < N; i++) printf("%d", rand()%100+1); return 0; } 2.随机种子 //这样用就不一样了 #include <stdlib.h> #include &

[Tips] pyton 设置随机种子

对于原生的random模块 import random random.seed(1) 如果不设置,则python根据系统时间自己定一个. 也可以自己根据时间定一个随机种子,如: import time import random seed = int(time.time()) random.seed(seed) 原文地址:https://www.cnblogs.com/immortalBlog/p/11511162.html

机器学习中的参数:随机种子(random_state)

random_state是一个随机种子,是在任意带有随机性的类或函数里作为参数来控制随机模式.当random_state取某一个值时,也就确定了一种规则. random_state可以用于很多函数,我比较熟悉的是用于以下三个地方:1.训练集测试集的划分 2.构建决策树 3.构建随机森林 1.划分训练集和测试集的类train_test_split 随机数种子控制每次划分训练集和测试集的模式,其取值不变时划分得到的结果一模一样,其值改变时,划分得到的结果不同.若不设置此参数,则函数会自动选择一种随机

BZOJ 2296【POJ Challenge】随机种子(构造)

[题目链接] http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2296 [题目大意] 给出一个数x,求一个10的16次以内的数使得其被x整除并且数字包含0到9所有数字 [题解] 我们构造数前10位为0到9,利用后面六位补充使得其为x的倍数,x为10的6次方以内, 因此除x=0的特殊情况外一定存在解. [代码] #include <cstdio> using namespace std; int T,x; int main(){ scanf(&qu