Numpy文档中有一个很好的解释: https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.1/reference/generated/numpy.random.RandomState.html 它指的是梅森扭扭伪随机数发生器。关于算法的更多细节，请访问:https://en.wikipedia.org/wiki/Mersenne_Twister

Numpy文档中有一个很好的解释: https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.1/reference/generated/numpy.random.RandomState.html 它指的是梅森扭扭伪随机数发生器。关于算法的更多细节，请访问:https://en.wikipedia.org/wiki/Mersenne_Twister

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
.
.
.

我希望这对你有所帮助!

如果你每次调用numpy的其他随机函数时都设置np.random.seed(a_fixed_number)，结果将是相同的:

>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(0) 
>>> perm = np.random.permutation(10) 
>>> print perm 
[2 8 4 9 1 6 7 3 0 5]
>>> np.random.seed(0) 
>>> print np.random.permutation(10) 
[2 8 4 9 1 6 7 3 0 5]
>>> np.random.seed(0) 
>>> print np.random.permutation(10) 
[2 8 4 9 1 6 7 3 0 5]
>>> np.random.seed(0) 
>>> print np.random.permutation(10) 
[2 8 4 9 1 6 7 3 0 5]
>>> np.random.seed(0) 
>>> print np.random.rand(4) 
[0.5488135  0.71518937 0.60276338 0.54488318]
>>> np.random.seed(0) 
>>> print np.random.rand(4) 
[0.5488135  0.71518937 0.60276338 0.54488318]

然而，如果你只调用它一次，并使用各种随机函数，结果仍然会不同:

>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(0) 
>>> perm = np.random.permutation(10)
>>> print perm 
[2 8 4 9 1 6 7 3 0 5]
>>> np.random.seed(0) 
>>> print np.random.permutation(10)
[2 8 4 9 1 6 7 3 0 5]
>>> print np.random.permutation(10) 
[3 5 1 2 9 8 0 6 7 4]
>>> print np.random.permutation(10) 
[2 3 8 4 5 1 0 6 9 7]
>>> print np.random.rand(4) 
[0.64817187 0.36824154 0.95715516 0.14035078]
>>> print np.random.rand(4) 
[0.87008726 0.47360805 0.80091075 0.52047748]

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。

我在神经网络中经常用到这个。众所周知，当我们开始训练神经网络时，我们会随机初始化权重。该模型在特定数据集上的这些权重上进行训练。在数代之后，你得到了一组训练好的权重。

Now suppose you want to again train from scratch or you want to pass the model to others to reproduce your results, the weights will be again initialised to a random numbers which mostly will be different from earlier ones. The obtained trained weights after same number of epochs ( keeping same data and other parameters ) as earlier one will differ. The problem is your model is no more reproducible that is every time you train your model from scratch it provides you different sets of weights. This is because the model is being initialized by different random numbers every time.

如果每次你从头开始训练时，模型初始化到相同的随机初始化权重集会怎样?在这种情况下，您的模型可以变得可重复。这是通过numpy.random.seed(0)实现的。通过将seed()提到一个特定的数字，您将始终保留相同的随机数集。