Maram Jouriah نشر 11 أبريل 2021 أرسل تقرير مشاركة نشر 11 أبريل 2021 ما أهمية استخدام تعليمة np.random.seed هنا؟ اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
2 سامح أشرف نشر 11 أبريل 2021 أرسل تقرير مشاركة نشر 11 أبريل 2021 إستعمال np.random.seed يجعل الأرقام العشوائية المولدة قابلة للتوقع (أو يمكن توليد نفس الأرقام العشوائية أكثر من مرة)، فعلى سبيل المثال الكود التالي سيخرج نفس النتيجة: >>> import numpy as np >>> np.random.seed(0) >>> print(np.random.permutation(10)) [2 8 4 9 1 6 7 3 0 5] >>> np.random.seed(0) >>> print(np.random.permutation(10)) [2 8 4 9 1 6 7 3 0 5] لاحظ أن نتيجة الأرقام العشوائية واحدة، وذلك لأننا قمنا بتشغيل (0)np.random.seed مرة أخرى. ويتم إستعمالها في الحالة التي لديك، لكي تظهر نفس النتيجة كل مرة تحاول تشغيل الـ notebook، لكن إن لم نستعملها ففي كل مرة يتم تشغيل الـ notebook ستكون النتيجة عشوائية تمام. 4 اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
1 Wael Aljamal نشر 12 أبريل 2021 أرسل تقرير مشاركة نشر 12 أبريل 2021 سأرفق توضيح لماذا تعطي هذه التعليمة نفس النتيجة كما أخبرنا المدرب سامح: ماذا تعني seed : كترجمة هي البذرة أو القيمة البدائية التي تأخذها دوال التوزيع العشوائي لبناء سلسلة أرقام عن طريق التعوص في معادلة لها صيغة ثابتة، مثلا: x = seed fx = 2 * x + 1 x = 0 fx1 = 2 * 0 + 1 = 1 fx2 = 2 * 1 + 1 = 2 fx3 = 2 * 2 + 1 = 5 fx4 = 2 * 5 + 1 = 11 في كل قيمة لتابع التوليد العشوائي يعتمد على قيمة إما ثابتة أو على القيمة التي نتجت من الاستدعاء السابق لذلك بتثبيت قيمة البذرة نحصل على نفس متسلسلة الأعداد دوماً. يمكنك تمرير قيمة الوقت و سيعطي نتائج مختلفة لتغير البذرة .. 1 اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
السؤال
Maram Jouriah
ما أهمية استخدام تعليمة np.random.seed هنا؟
رابط هذا التعليق
شارك على الشبكات الإجتماعية
2 أجوبة على هذا السؤال
Recommended Posts
انضم إلى النقاش
يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.