np随机种子 - Python

在Python中，我们通常使用np.random模块生成伪随机数。生成的随机数在不同的计算机上和不同的时间里可能是不同的。在一些情况下，我们需要使用相同的随机数生成器的种子来保持结果的一致性。

为此，我们可以使用np.random.seed函数为随机数生成器设置种子。该函数使用一个整数参数作为种子，然后生成的随机数序列将保持一致，只要使用相同的种子。

下面是一个简单的例子，使用两次生成随机数的过程，一次不设置种子，一次设置种子。

import numpy as np

# 未设置种子
print(np.random.rand())
print(np.random.rand())

# 设置种子
np.random.seed(0)
print(np.random.rand())
np.random.seed(0)
print(np.random.rand())

输出结果：

0.5488135039273248
0.715189365138622
0.5488135039273248
0.5488135039273248

注意到，当我们使用相同的种子时，生成的随机数是相同的。而当我们不设置种子时，每次运行生成的随机数是不同的。

参考文献：

• NumPy官方文档