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srajan
Asked: 2025-02-18 18:36:37 +0800 CST

Subtrair 1 de uma matriz numpy fornece duas respostas diferentes

  • 772

Por que as saídas nos dois casos são diferentes? Sou novo nesta biblioteca

Caso 1

import numpy as np


np.random.seed(2)

array = np.random.random((3,1))
print('Printing array : \n', array)
print('printing array - 1 : \n',array-1)

Output :
Printing array : 
[[0.4359949 ]
[0.02592623]
[0.54966248]]
printing array - 1 : 
[[-0.5640051 ]
[-0.97407377]
[-0.45033752]]

Isso está ok, pois 1 é subtraído de cada elemento

Caso 2

print('Printing array : \n', np.random.random ((3,1))-1)

Saída:

Printing array : 
 [[-0.56467761]
 [-0.5796322 ]
 [-0.66966518]]

Por que as duas saídas são diferentes? np.random.random ((3,1)) deve ser o mesmo em ambos os casos (mesma semente) e, portanto, subtrair 1 deve produzir a mesma saída. O que estou estragando?

Executei o código como esperado, pois esperava a mesma saída em ambos os casos

python

2 respostas

  1. No seu caso dois, você está chamando np.random.randomnovamente - mesmo que tenha começado com a mesma semente, o estado interno mudará cada vez que você chamar random.

    Para demonstrar isso, livre-se completamente da subtração e imprima apenas os resultados de duas chamadas:

    import numpy as np

np.random.seed(2)
array1 = np.random.random((3,1))
print('First call: \n', array1)
array2 = np.random.random((3,1))
print('Second call: \n', array2)

    O código acima ainda usa uma variável para torná-lo mais parecido com seu primeiro código, mas você também pode escrever:

    import numpy as np

np.random.seed(2)
print('First call: \n', np.random.random((3,1)))
print('Second call: \n', np.random.random((3,1)))
    • 5
  2. Best Answer

    O motivo pelo qual você obteve matrizes diferentes foi explicado detalhadamente por @Jon Skeet .

    Uma solução alternativa é personalizar uma função empacotando a semente aleatória junto com a função do gerador de números aleatórios, por exemplo,

    def runif(shape, seed = 2): 
  np.random.seed(seed)
  return np.random.random(shape)

for iter in range(2):
  print(f'Print array{iter}: \n {runif((3,1))-iter} \n')

    e você verá

    Print array0: 
 [[0.4359949 ]
 [0.02592623]
 [0.54966248]] 

Print array1: 
 [[-0.5640051 ]
 [-0.97407377]
 [-0.45033752]]
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