介绍np.random.seed

在使用Python中的NumPy模块进行模拟实验时，通常需要产生随机数。 np.random.seed() 是一种设置随机数生成器的方法，它能够生成一系列可重复的随机数，并且保证每次产生的随机数都是一样的。

方法简介

numpy.random.seed(seed=None)

• seed:（int或None）种子，当种子相同，每次产生的随机数也相同。
• 返回结果: 当seed为None时，返回当前时间的时间戳

示例：

下面我们通过以下代码对该函数进行使用和演示。

import numpy as np
 
# 设置随机数种子
np.random.seed(1)
 
#生成[0,1)内的一个随机数
print(np.random.random())

#再次生成随机数
np.random.seed(1)
print(np.random.random())

输出结果：

0.417022004702574
0.417022004702574

由上面的输出可知，设置了相同的种子值，多次生成的随机数是相同的。

用途

若涉及到需要生成随机数的统计实验时，设置种子可以实现以下功能：

• 使每次运行得到的随机数可以被重复，并达到形成该随机数的分布。
• 方便排错，可以输出随机数序列进行调试。

注意事项

请注意，当你调用numpy.random.seed()函数时，你将会影响到下一个通过numpy.random中的任何函数产生的随机数。你可以通过调用numpy.random.seed()，来改变在不同的随机数时序列之间的默认随机种子。如果没有调用numpy.random.seed()，则在每次程序运行时会使用系统时间（current time）作为随机种子。在以后的会话中更改种子不会影响以前生成的随机数，如果你想要更改以前生成的随机数，你需要同时改变种子。