np.random.seed() से Seed सेट करना
Seeding random generator का starting point fix करता है ताकि आपको हर बार same "random" numbers मिलें।
In this page:
Syntax
np.random.seed(seed)np.random.seed()
np.random.seed(n) NumPy के legacy global generator की state set करता है। numbers generate करने से पहले इसे call करना results repeatable बनाता है, जो tests और tutorials के लिए vital है। नया code अक्सर isolated generators के लिए default_rng(seed) prefer करता है।
Note:
same number से reseed करना same sequence restart करता है।
उदाहरण: np.random.seed()
import numpy as np
np.random.seed(0)
print(np.random.rand(3).round(3))
np.random.seed(0)
print(np.random.rand(3).round(3))
# Output:
# [0.549 0.715 0.603]
# [0.549 0.715 0.603]Related Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- numbers generate करने के बाद seed करना
- यह मान लेना कि seed value खुद matter करती है
- बड़े programs में global state पर depend करना
चैप्टर सारांश
- seed results repeatable बनाता है
- Same seed same sequence देता है
- generate करने से पहले इसे call करें
- default_rng global state avoid करता है
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