numpy random库 之seed()用法

seed( )是拿来确定随机数生成的，如果使用相同的seed( )值，则每次生成的随机数相同
以seed（2）为例子：

import numpy as np  
np.random.seed(2)  # 设种子为seed(2)
for i in range(5):
    print(np.random.random())

运行结果：

0.43599490214200376
0.025926231827891333
0.5496624778787091
0.4353223926182769
0.42036780208748903

再次运行上述程序，输出相同。即seed（2）中的随机数是确定的、按顺序生成的。
不使用seed，则每次运行的结果都不同

这个有什么用呢？
复现用到了随机数的代码时非常有用，使用.seed()可以让他人复现自己代码的结果

先使用seed后，可照常使用
numpy.random.rand()、
numpy.random.randn()、
numpy.random.randint()
等等函数，只是生成的随机数是可以复现的罢了