‫欢迎回来｡
‫在上一个视频中, 我们看到了几种不同的方法, 我们可以创建一个裁判比赛｡
‫你有一个数组示例, 它可能只是一个简单的数组, 但我们使用的是NP数组, 传递给它一个数字列表｡
‫还有一个｡
‫如果我们想创建一个只有1的MP数组, 我们可以给它传递一个形状｡
‫如果我们继续下去, 如果我们想要一个零的数组, 我们可以使用NP个零｡
‫如果我们想要一个数组, 在一系列不同的数之间, 比如从0开始, 到10结束, 步长为2.
‫我们可以使用一个范围, 如果我们想要一个随机数数组, 我们有几个选项｡
‫我们用兰德int来返回一定范围内的整数, 用random random来返回0到1之间的特定形状的数字｡
‫我们如何知道这些函数的作用？
‫我们可以按shift和tab键, 这样就会返回docstring.
‫这里我们可以看到np个random, random, return, 在0到1的半开区间内随机浮动, 它有一个参数, 叫做size,
‫在我们的例子中我们已经做了5和3｡
‫五行三列｡
‫我们可以看到它们是美妙的｡
‫我们在之前的视频中也说过, numpy生成随机数, 它们实际上并不是随机的, 但你可能在运行这个单元格｡
‫我已经运行了大约50次了, 每次都有新的随机数出现｡
‫那是怎么回事？
‫怎么了, 丹妮尔？
‫为什么？
‫我觉得这些数字是随机的｡
‫你说得对｡
‫在我们看来它们是随机的｡
‫但它们实际上是伪随机数｡
‫我们可以用numpy随机种子来看｡
‫现在, 在你的机器学习过程中, 你可能会在笔记本的开头或类似的地方看到这个小功能｡
‫无论numpy在哪里, 随机包装都被使用｡
‫现在这是干什么用的？
‫而不是谈论它？
‫我们要看看它在实际意义上的作用｡
‫所以我们暂时把它注释掉｡
‫我们再创造一个｡
‫用随机数组, 这样我们就可以确定它和之前的不一样, 而且是随机支付的.
‫兰德, 我们四舍五入, 我们要大小为53的数字, 直到10｡
‫好极了｡
‫然后我们来看看这个随机数组是什么样子的｡
‫我们走吧｡
‫好吧, 数字｡
‫这些数字在0到10之间｡
‫我有05｡
‫漂亮的尺寸｡
‫嗯, 这是真正的形状｡
‫这和麻木派有点混淆｡
‫这个创建射线函数的大小参数实际上是形状属性｡
‫不过没关系｡
‫我们可以解决这些问题｡
‫我们够聪明的｡
‫但每次如果我们运行这个, 我们会得到｡
‫似乎是一个什么新的随机数组｡
‫对于我们所看到的, 我们可以考虑每次的随机数｡
‫但是如果我们想和其他人分享我们的笔记本, 我们想让他们在笔记本上运行我们的细胞,
‫从上到下运行, 得到和我们完全相同的结果, 这样我们就可以复制我们的实验｡
‫这时numpy是随机种子｡
‫它仍然允许我们产生随机数, 但是随机数是可重复的｡
‫让我们来看看｡
‫如果我们把这个单元格顶部的随机种子设为零｡
‫所以我们可以用shift tab取一个参数, seed等于某个值｡
‫我们可以将其设置为任意数字｡
‫我们等一下再看｡
‫在本例中, 我们将其设置为0｡
‫我们换班然后进去｡
‫发生什么事了？
‫我投票｡
‫等一下｡
‫他们的数量已经停止在我们身上变化｡
‫现在, 如果我们将其注释掉呢？
‫他们变了｡
‫好吧, 我会的
‫所以随机种子函数的作用是, 嘿, numpy, 我要你创建随机数,
‫但要让它们和种子对齐.
‫所以随机种子为零｡
‫我们总是会看到这种组合｡
‫503503503我负责这个小组｡
‫我们可以看到数字在上升｡
‫不管你的种子是什么, 这都有效｡
‫所以是637637｡
‫我们甚至可以将其设置为999031031｡
‫你说什么？
‫现在让我们用另一个随机函数再试一次｡
‫那是兰德·因特｡
‫也许我们去这里｡
‫我们来看看随机数组5, 确保它是不同的, 随机的, 随机的, 然后移动制表符.
‫这需要什么？
‫大小等于什么｡
‫所以我们要五加三｡
‫我们再次添加一个视图｡
‫这是怎么回事？
‫随机排列五｡
‫好吧, 我会的
‫每次我们计算新的数字｡
‫好吧, 我会的
‫现在让我们在这里放一个随机种子｡
‫我们该怎么办？
‫一个你想的数字｡
‫我想是七个｡
‫我们走吧｡
‫七个｡
‫都是｡
‫这些数字看起来仍然是随机的, 但随机数C的作用是记住它说的是, 生成一些随机数.
‫但是如果你看到随机场景, 并且它被设置为7, 确保它们在每次随机种子被设置为7时都是相同的｡
‫现在如果我们运行完全相同的代码｡
‫在下一个牢房里｡
‫随机五等于随机五和随机三｡
‫我们想再说一遍并祈祷五｡
‫这里不一样｡
‫如果我们继续这样做, 我们最终会与随机种子排成一行｡
‫但我们没时间了｡
‫那么, 这里的外卖是什么？
‫你看到的数字, NumPy生成的看似随机, 但实际上不是随机的｡
‫它们是伪随机数｡
‫所以每当我们运行这个函数而不运行numpy seed的时候, 它实际上是在每次运行这个函数的时候,
‫把seed设置为随机的｡
‫但如果我们手动设置种子, 我们会得到相同的随机数｡
‫现在, 重要的是, 这些数字看起来是随机的, 但使用随机种子的主要目的是,
‫如果我们希望其他人能够使用我们的笔记本电脑, 生成随机数, 但与我们相同的随机数,
‫从而重现我们的实验｡
‫-没错—没错
‫我们将设置一个随机种子｡
‫所以如果你看到NP随机种子, 这就是它的作用｡
‫它确保了每次运行的单元格中的随机数都是相同的｡
‫好吧, 现在我们看到了｡
‫我们已经了解了如何创建一些数组｡
‫我们已经看到了如何用随机数生成数组｡
‫让我们看看如何查看不同的数组和矩阵｡
‫所以休息一下, 试着生成更多的随机数组, 练习一下numpy, random seed,
‫我们在下一个视频中再见｡