✨numpy中np.random.seed()的详细用法💪

在使用Python的NumPy库时，`np.random.seed()`是一个非常实用的功能。它可以帮助我们控制随机数生成器的状态，确保实验结果可复现。简单来说，当你设置一个固定的种子值（seed），那么每次运行代码时生成的随机数序列都会相同。这对于数据分析、机器学习模型训练等场景尤为重要。

那么如何正确使用呢？首先需要导入NumPy库：`import numpy as np`。接着，通过调用`np.random.seed(42)`即可设定种子值。这里的数字“42”可以替换成任何整数值。例如：

```python

np.random.seed(42)

random_numbers = np.random.rand(5) 生成5个随机浮点数

print(random_numbers)

```

执行上述代码，你会发现每次输出的结果都是一样的！🎯

此外，如果你希望让程序每次运行都有不同的随机性，可以直接省略设置种子这一步骤，或者直接使用时间戳作为种子值。不过，在调试或论文撰写过程中，建议始终固定种子以保证结果的一致性哦！🌟

NumPy 随机数生成 编程技巧