它使随机数可预测。 它们都以相同的组合开始，之后的每一次迭代都是相同的。 例子:

Output A: 0, 1, 2
Output B: 1, 3, 5
Output C: 2, 4, 6
Reset seed to 0
Output A: 0, 1, 2
Output B: 1, 3, 5
Output C: 2, 4, 6
Reset seed to 0
Output A: 0, 1, 2
Reset seed to 0
Output A: 0, 1, 2
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我希望这对你有所帮助!

想象一下，您正在向某人展示如何用一堆“随机”数字编写代码。通过使用numpy种子，它们可以使用相同的种子号并获得相同的“随机”数字集。

所以它不是完全随机的，因为算法会吐出数字但它看起来像是随机生成的一堆。

它使随机数可预测。 它们都以相同的组合开始，之后的每一次迭代都是相同的。 例子:

Output A: 0, 1, 2
Output B: 1, 3, 5
Output C: 2, 4, 6
Reset seed to 0
Output A: 0, 1, 2
Output B: 1, 3, 5
Output C: 2, 4, 6
Reset seed to 0
Output A: 0, 1, 2
Reset seed to 0
Output A: 0, 1, 2
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我希望这对你有所帮助!

设置特定种子值后产生的所有随机数在所有平台/系统中都是相同的。

上面的所有答案都展示了np.random.seed()在代码中的实现。我会尽量简单地解释为什么会发生这种情况。计算机是基于预先定义的算法设计的机器。计算机的任何输出都是对输入执行算法的结果。所以当我们要求计算机生成随机数时，当然它们是随机的，但计算机并不是随机产生的!

因此，当我们编写np.random.seed(any_number_here)时，算法将输出一个特定的数字集，该数字集对参数any_number_here是唯一的。这就好像我们传递正确的参数就能得到一组特定的随机数。但这需要我们知道算法是如何工作的，这很乏味。

因此，例如，如果我写np.random.seed(10)，我得到的特定数字集将保持不变，即使我在10年后执行同一行，除非算法改变。

我希望给出一个非常简短的答案:

种子使(下一个系列)随机数可预测。你可以认为每次调用seed之后，它都预先定义了序列号numpy random保留了它的迭代器，然后每次你得到一个随机数它就会调用get next。

例如:

np.random.seed(2)
np.random.randn(2) # array([-0.41675785, -0.05626683])
np.random.randn(1) # array([-1.24528809])

np.random.seed(2)
np.random.randn(1) # array([-0.41675785])
np.random.randn(2) # array([-0.05626683, -1.24528809])

您可以注意到，当我设置相同的种子时，无论每次从numpy请求多少个随机数，它总是给出相同的数字序列，在本例中是数组([-0.41675785，-0.05626683，-1.24528809])。