1. A propos de la méthode numpy.random.seed()
La fonction numpy.random.seed() est utilisée pour initialiser le générateur de nombres aléatoires de NumPy avec une graine (seed) spécifique. Cela garantit que les séquences de nombres aléatoires générées seront les mêmes à chaque exécution du programme, à condition que la même graine soit utilisée. Cela peut être utile pour obtenir des résultats reproductibles lors de la génération de nombres aléatoires. En conclusion, numpy.random.seed() est une méthode utile pour contrôler la reproductibilité des nombres aléatoires générés par NumPy. Cela peut être particulièrement important dans les applications scientifiques, de recherche et de développement où la reproductibilité des résultats est essentielle.
2. Syntaxe et usage de la méthode numpy.random.seed()
Voici comment utiliser numpy.random.seed() sur un exmple simple et complet :
oici un exemple simple et complet d'utilisation de la méthode numpy.random.seed() en Python avec la bibliothèque NumPy :
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import numpy as np # Définir la graine pour la reproductibilité np.random.seed(42) # Générer des nombres aléatoires random_numbers = np.random.rand(5) print("Nombres aléatoires générés :", random_numbers) # Changer la graine pour obtenir une séquence différente de nombres aléatoires np.random.seed(123) new_random_numbers = np.random.rand(5) print("Nouveaux nombres aléatoires générés :", new_random_numbers) |
Dans cet exemple:
- Nous importons la bibliothèque NumPy: et utilisons la méthode numpy.random.seed() pour initialiser le générateur de nombres aléatoires avec la graine 42.
- A l'aide de np.random.rand(5): nous générons cinq nombres aléatoires et les affichons.
- Ces nombres seront les mêmes: chaque fois que vous exécutez le code avec la même graine.
- Nous changeons la graine en 123: et générons à nouveau cinq nombres aléatoires. Vous remarquerez que ces nouveaux nombres sont différents de ceux générés précédemment, car la graine a été modifiée.
Cet exemple illustre comment la méthode numpy.random.seed() peut être utilisée pour contrôler la reproductibilité des nombres aléatoires générés par NumPy.
Younes Derfoufi
CRMEF OUJDA
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