python学习记录

np.random.seed是 NumPy 库中用于设置随机数生成器种子的函数。种子是一个整数，用于初始化随机数生成器的内部状态。通过设置相同的种子，可以确保在相同的条件下生成相同的随机数序列，这对于实验的可重复性和调试是非常有用的。

在深度学习和机器学习中，随机初始化是一个常见的操作，例如在初始化神经网络的权重时。如果在不同的运行中不设置种子，每次运行代码时都会得到不同的随机数，这可能会导致实验结果的变化，使得实验难以复现。

以下是一个简单的例子，说明如何使用 `np.random.seed` 设置种子：

python
import numpy as np

# 设置随机数生成器的种子
np.random.seed(42)

# 生成一些随机数
random_numbers = np.random.rand(5)
print(random_numbers)

在这个例子中，无论代码何时运行，由于设置了种子，`random_numbers` 数组中的随机数序列将始终相同。这有助于保持实验的可重复性。