np.random.normal能设置seed吗？

np.random.normal函数可以用于生成服从正态分布的随机数。可以通过设置seed来控制生成的随机数序列的重复性。

在numpy中，可以使用np.random.seed函数设置随机数生成器的种子。种子是一个整数，通过设置相同的种子，可以确保每次生成的随机数序列是一样的。

下面是使用np.random.normal函数生成服从正态分布的随机数，并设置种子的示例代码：

import numpy as np

# 设置种子为0
np.random.seed(0)

# 生成服从正态分布的随机数
random_numbers = np.random.normal(size=10)

print(random_numbers)

输出结果：

[ 1.76405235  0.40015721  0.97873798  2.2408932   1.86755799 -0.97727788
  0.95008842 -0.15135721 -0.10321885  0.4105985 ]

通过设置相同的种子，每次运行上述代码都会得到相同的随机数序列。