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SyncRNG함수를 쓰면 난수를 동일하게 발생시킬 수 있다.
 

같은 시퀀스 난수 발생시키는 패키지

GitHub - GjjvdBurg/SyncRNG: Reliably generate the same random numbers in R and Python

arrays - Creating same random number sequence in Python, NumPy and R - Stack Overflow

 

Creating same random number sequence in Python, NumPy and R

Python, NumPy and R all use the same algorithm (Mersenne Twister) for generating random number sequences. Thus, theoretically speaking, setting the same seed should result in same random number seq...

stackoverflow.com

 

Python

<python />
# 데이터 셋 7:3 으로 분할 v=list(range(1,len(raw_data)+1)) s=SyncRNG(seed=42) ord=s.shuffle(v) idx=ord[:round(len(raw_data)*0.7)] # R에서는 데이터프레임이 1부터 시작하기 때문에 -1 for i in range(0,len(idx)): idx[i]=idx[i]-1 # 학습데이터, 테스트데이터 생성 train=raw_data.loc[idx] # 70% #train=train.sort_index(ascending=True) test=raw_data.drop(idx) # 30%

 

R

<r />
#모델 생성 library(SyncRNG) v <- 1:nrow(df) s <- SyncRNG(seed=42) idx <- s$shuffle(v)[1:round(nrow(df)*0.7)] idx[1:length(idx)] train <- df[idx,] test <- df[-idx,]
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@Ninestar

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