np.random.seed()的理解

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本文深入探讨了Numpy库中np.random.seed()函数的作用，通过实例展示了如何使用该函数来生成可重复的随机数序列，并解释了不同种子值对随机数生成的影响。

import numpy as np

if __name__ == '__main__':
    i = 0
    while(i<6):
        if(i<3):
            np.random.seed(0)
            print(np.random.randn(1, 5))
        else:
            print(np.random.randn(1, 5))
            pass
        i += 1
    i = 0
    while(i<2):
        print(np.random.randn(1, 5))
        i += 1
    print('*************************')
    print(np.random.randn(2, 5))
    print('*************************')
    np.random.seed(0)
    i = 0
    while(i<8):
        print(np.random.randn(1, 5))
        i += 1

相同的np.random.seed(0) 所构造出的随机矩阵，是内容起点和顺序一致的；

import numpy as np

if __name__ == '__main__':
    i = 0
    np.random.seed(0)
    while(i<3):
        print(np.random.randn(1, 5))
        i += 1
    i = 0
    np.random.seed(1)
    i = 0
    while(i<3):
        print(np.random.randn(1, 5))
        i += 1

不同的np.random.seed(0) 和 np.random.seed(1) 的随机矩阵的内容起点和顺序是不一样的；

ref:https://www.cnblogs.com/subic/p/8454025.html