เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ทำความเข้าใจ random seed

แม้ว่าตัวเลขสุ่มจะมีความสำคัญในการวิเคราะห์หลายประเภท แต่ก็มีข้อเสียอยู่อย่างหนึ่ง นั่นคือผลลัพธ์ที่ได้อาจแตกต่างกันเล็กน้อยในแต่ละครั้ง ซึ่งอาจทำให้เกิดความสับสนได้ เช่น เมื่อสคริปต์คำนวณยอดขายคาดการณ์ให้ผลลัพธ์ไม่เหมือนเดิมทุกครั้งที่รัน

การตั้งค่า seed ให้กับตัวสร้างตัวเลขสุ่มของ numpy ช่วยแก้ปัญหานี้ได้ โดยทำให้การสร้างตัวเลขสุ่มได้ผลลัพธ์เดิมทุกครั้ง

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การสุ่มตัวอย่างใน Python

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำจริง

เปลี่ยนทฤษฎีให้เป็นการลงมือทำด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบหนึ่งในของเรา

เริ่มแบบฝึกหัด