python random.seed(),python中np.random.rand
随机数种子相当于我给接下来需要生成的随机数的初始值。根据我给的初始值，随机数会按照固定的顺序产生。接下来，本文将向您介绍Python中np.random.seed()随机数种子的问题。有需要的朋友可以参考一下。
00-1010 1.什么是随机数种子2。np.random.seed()参数问题3。使用方法4。随机数种子问题综述
最近，前言：在学习中总是遇到np.random.seed()的问题。一开始他一直以为只是一个简单的随机数种子，所以并没有太在意。后来他见了很多次，才发现原来他这么有用！接下来我就和大家分享一下我对np.random.seed()的了解！
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随机数种子，相当于我的给接下来需要生成的随机数一个初值,根据我给的这个初值，按固定顺序生成随机数.
如果看完这个你还觉得晦涩难懂，那我再举一个简单易懂的例子：看第一段代码：.
将numpy作为np导入
Np.random.seed(0) #首先定义一个随机数种子。
print(NP . random . rand(5))# random 生成5个数字
结果：
[0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ]
这里的Rand(5)相当于生成五个数据。
接着看第二段代码：
将numpy作为np导入
Np.random.seed(0) #首先定义一个随机数种子。
print(NP . random . rand(5))# random 生成5个数字
Print(np.random.rand(5)) #然后‘随机’生成5个数字。
结果：
[0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ]
[0.64589411 0.43758721 0.891773 0.96366276 0.38344152]
这里我们生成了十个随机数。
最后我们看第三段代码：
将numpy作为np导入
Np.random.seed(0) #首先定义一个随机数种子。
print(NP . random . rand(5))# random 生成5个数字
Print(np.random.rand(5)) #然后‘随机’生成5个数字。
随机种子(0)
对于范围(7):中的I
print(NP . random . random())# random 生成7个数字
运行结果：
[0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ]
[0.64589411 0.43758721 0.891773 0.96366276 0.38344152]
0.7917250380826646
0.5288949197529045
0.5680445610939323
0.925596638292661
0.07103605819788694
0.08712929970154071
0.02021839744032572
接下来，让我们将最后输出的七个随机数的结果与我们之前输出的两次随机数列表进行比较。我们可以清楚地看到：我们最后输出的7个随机数便是依次从我们之前的生成的10个随机数中取得的！,也就是说，在代码中，我们看到“随机”，这意味着它不是真正的随机(伪随机)。
注意：
>设置的seed()值仅一次有效
2. np.random.seed()参数问题
先看一段代码：
import numpy as np
运行结果：
[[0.5488135 0.71518937 0.60276338]
[0.54488318 0.4236548 0.64589411]]
[[4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04]
[3.02332573e-01 1.46755891e-01 9.23385948e-02]]
[[0.4359949 0.02592623 0.54966248]
[0.43532239 0.4203678 0.33033482]]
由此可知：这个参数好像并没有什么实际的意义。
最后，我们得出结论：这个参数是随便取的，可以认为是初值的标志，每次按照这个标志都可以得到相同的初值。
3. 使用方法
使用之前都需要调用一下：np.random.seed(0)
错误实例：
import numpy as np
正确实例：
import numpy as np
4. 随机数种子问题总结
（1）随机数种子相当于给我们一个初值，之后按照固定顺序生成随机数（也就是我们说的超级长的 list ）
（2）随机数种子对后面的结果一直有影响，在一个随机数种子后生成的随机数都受这个随机数种子的影响，即生成的随机数都是由这个随机数种子给的初值，按照固定顺序生成的。
（3）每次使用之前都需要调用一下：np.random.seed(0)
（4）np.random.seed(0)中参数0是随便取的，可以认为是初值的标志，每次按照这个标志都可以得到相同的初值
参考资料：What does numpy.random.seed(0) do?
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