Python-random.seed()的作用

random.seed(0)作用：使得随机数据可预测，即只要seed的值一样，后续生成的随机数都一样。

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

当我们设置相同的seed，每次生成的随机数相同。如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数

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

也就是说，每次想获得与上次相同的随机数，seed后的数字应该相同！

random.seed(0)作用：使得随机数据可预测，即只要seed的值一样，后续生成的随机数都一样。

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

当我们设置相同的seed，每次生成的随机数相同。如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数

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

也就是说，每次想获得与上次相同的随机数，seed后的数字应该相同！