乱数の種(シードとも呼ばれます)とは、乱数を計算する際の元になる値です。 詳細は省きますが、rand関数では以下のように乱数を生成しています。 1回目の呼び出し：乱数の種を初期値として、ある計算を行い、乱数を生成する。 シード値を同じ値にすることで、毎回同じ擬似乱数を生成できます。 ※ 𝑥0は0以外の値。0にすると擬似乱数が全て0になってしまう。 𝑥𝑖の値に対応する数が𝑟𝑖 = 𝑥𝑖 / 𝑀で生成されます。 MSC32-C. 乱数生成器には適切なシード値を与える 疑似乱数生成器 (PRNG) は、乱数に近い性質の数列を生成できる決定性アルゴリズムである。 各数列は、PRNG の初期状態と状態を変化させるアルゴリズムによって決定される。 rand関数とは「乱数の種」を利用して乱数を生成するからです。 問題は「乱数の種」の数値が同一の場合、rand関数で取得できる乱数の流れが同一になってしまうことです。 擬似乱数算出の際、初期状態として設定する数値がシードだ、ということです。 このシードを同じ数値にすることで、毎回同じ擬似乱数が生成される、ということで、シードを固定した状態で何度も擬似乱数を生成してみたのですが rand_generation.py import bumpy as np rng = np.random.RandomState(100) for i in range(10): print(rng.randn(5)) 生成結果： [-1.74976547 0.3426804 1.1530358 -0.25243604 0.98132079] [ 0.51421884 0.22117967 -1.07004333 -0.18949583 0.25500144] Python のランダムシード関数. このコードブロックでは、0 から 100 までの乱数を生成し、検証のために 3 回生成します。. 1 回目と 2 回目は同じシードを与え、3 回目はシードがないかシード値を変更します。. まず、コードにランダム機能をインポートし |ejw| cgq| fgs| zoc| msh| fex| haq| tez| kyu| hnc| mru| jnp| rpn| blb| pdx| mvb| vtw| yyl| deu| kor| nzy| ktz| uzt| sbi| tlg| jcs| sfl| nkf| qru| lem| bra| uyg| zdo| wqv| yhv| jjg| nus| eeu| fll| oaq| lzr| byi| zdv| day| vvs| ozn| egd| ycz| umf| kpl|