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]

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

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]

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])。

Np.random.seed(0)使随机数可预测

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

随着种子重置(每次)，相同的一组数字将每次出现。

如果随机种子没有被重置，每次调用都会出现不同的数字:

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

(伪)随机数的工作原理是从一个数字(种子)开始，乘以一个大数，加上一个偏移量，然后对这个和取模。然后，生成的数字被用作生成下一个“随机”数字的种子。当你(每次)设置种子时，它每次都做同样的事情，给你相同的数字。

如果你想要看似随机的数字，不要设置种子。但是，如果您的代码使用了想要调试的随机数，那么在每次运行之前设置种子会非常有帮助，这样代码每次运行时都会执行相同的操作。

要为每次运行获取最多的随机数，请调用numpy.random.seed()。这将导致numpy将种子设置为从/dev/urandom或其Windows模拟程序获得的随机数，或者，如果两者都不可用，它将使用时钟。

有关使用种子生成伪随机数的更多信息，请参阅维基百科。

随机种子指定计算机生成随机数序列时的起始点。

For example, let’s say you wanted to generate a random number in Excel (Note: Excel sets a limit of 9999 for the seed). If you enter a number into the Random Seed box during the process, you’ll be able to use the same set of random numbers again. If you typed “77” into the box, and typed “77” the next time you run the random number generator, Excel will display that same set of random numbers. If you type “99”, you’ll get an entirely different set of numbers. But if you revert back to a seed of 77, then you’ll get the same set of random numbers you started with.

例如，“取一个数x，加上900 +x，然后减去52。”为了使进程开始，您必须指定一个起始数字x(种子)。让我们以77为例:

900 + 77 = 977 减去52 = 925 按照相同的算法，第二个“随机”数将是:

900 + 925 = 1825 减去52 = 1773 这个简单的例子遵循一个模式，但是计算机数字生成背后的算法要复杂得多