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])。

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。

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]

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。

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!

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。