Np.random.seed(0)使随机数可预测

>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4)
array([ 0.55,  0.72,  0.6 ,  0.54])
>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4)
array([ 0.55,  0.72,  0.6 ,  0.54])

随着种子重置(每次)，相同的一组数字将每次出现。

如果随机种子没有被重置，每次调用都会出现不同的数字:

>>> numpy.random.rand(4)
array([ 0.42,  0.65,  0.44,  0.89])
>>> numpy.random.rand(4)
array([ 0.96,  0.38,  0.79,  0.53])

(伪)随机数的工作原理是从一个数字(种子)开始，乘以一个大数，加上一个偏移量，然后对这个和取模。然后，生成的数字被用作生成下一个“随机”数字的种子。当你(每次)设置种子时，它每次都做同样的事情，给你相同的数字。

如果你想要看似随机的数字，不要设置种子。但是，如果您的代码使用了想要调试的随机数，那么在每次运行之前设置种子会非常有帮助，这样代码每次运行时都会执行相同的操作。

要为每次运行获取最多的随机数，请调用numpy.random.seed()。这将导致numpy将种子设置为从/dev/urandom或其Windows模拟程序获得的随机数，或者，如果两者都不可用，它将使用时钟。

有关使用种子生成伪随机数的更多信息，请参阅维基百科。

Np.random.seed(0)使随机数可预测

>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4)
array([ 0.55,  0.72,  0.6 ,  0.54])
>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4)
array([ 0.55,  0.72,  0.6 ,  0.54])

随着种子重置(每次)，相同的一组数字将每次出现。

如果随机种子没有被重置，每次调用都会出现不同的数字:

>>> numpy.random.rand(4)
array([ 0.42,  0.65,  0.44,  0.89])
>>> numpy.random.rand(4)
array([ 0.96,  0.38,  0.79,  0.53])

(伪)随机数的工作原理是从一个数字(种子)开始，乘以一个大数，加上一个偏移量，然后对这个和取模。然后，生成的数字被用作生成下一个“随机”数字的种子。当你(每次)设置种子时，它每次都做同样的事情，给你相同的数字。

如果你想要看似随机的数字，不要设置种子。但是，如果您的代码使用了想要调试的随机数，那么在每次运行之前设置种子会非常有帮助，这样代码每次运行时都会执行相同的操作。

要为每次运行获取最多的随机数，请调用numpy.random.seed()。这将导致numpy将种子设置为从/dev/urandom或其Windows模拟程序获得的随机数，或者，如果两者都不可用，它将使用时钟。

有关使用种子生成伪随机数的更多信息，请参阅维基百科。

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。

如前所述，numpy.random.seed(0)将随机种子设置为0，因此从random获得的伪随机数将从同一点开始。在某些情况下，这有助于调试。然而，经过一些阅读，如果您有线程，这似乎是错误的方法，因为它不是线程安全的。

从differences-between-numpy-random-and-random-random-in-python:

For numpy.random.seed(), the main difficulty is that it is not thread-safe - that is, it's not safe to use if you have many different threads of execution, because it's not guaranteed to work if two different threads are executing the function at the same time. If you're not using threads, and if you can reasonably expect that you won't need to rewrite your program this way in the future, numpy.random.seed() should be fine for testing purposes. If there's any reason to suspect that you may need threads in the future, it's much safer in the long run to do as suggested, and to make a local instance of the numpy.random.Random class. As far as I can tell, random.random.seed() is thread-safe (or at least, I haven't found any evidence to the contrary).

如何做到这一点的例子:

from numpy.random import RandomState
prng = RandomState()
print prng.permutation(10)
prng = RandomState()
print prng.permutation(10)
prng = RandomState(42)
print prng.permutation(10)
prng = RandomState(42)
print prng.permutation(10)

可能给:

[3 0 4 6 8 2 1 9 7 5] [1 6 9 0 2 7 8 3 5 4] [8 1 5 0 7 2 9 4 3 6] [8 1 5 0 7 2 9 4 3 6]

最后，请注意，由于xor的工作方式，在某些情况下初始化为0(而不是所有位都为0的种子)可能会导致一些第一次迭代的不均匀分布，但这取决于算法，超出了我目前的担忧和这个问题的范围。

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])。

numpy.random.seed(0)
numpy.random.randint(10, size=5)

这将产生以下输出: 数组([5,0,3,3,7]) 同样，如果我们运行相同的代码，我们将得到相同的结果。

现在，如果我们将种子值0改为1或其他:

numpy.random.seed(1)
numpy.random.randint(10, size=5)

这将产生以下输出:array([5 8 9 5 0])，但现在的输出与上面不同。