np.random.seed(123)是什么意思

`np.random.seed(123)`是设置随机数生成器的种子，可以使得多次运行代码时生成的随机数序列是一样的。在科学计算和机器学习中，随机数生成是一个很常见的需求，通过设置随机数生成器的种子，可以使得每次运行代码时生成的随机数序列是一样的，从而方便调试和比较不同算法的结果。在设置种子之后，使用`np.random`模块中的随机数生成函数（如`np.random.rand()`、`np.random.randn()`、`np.random.randint()`等）生成的随机数序列都将是一样的。

相关问题

seed = 123 np.random.seed(seed) tf.set_random_seed(seed)作用

这两行代码的作用是设置随机数种子，以便在每次运行代码时生成的随机数序列相同。这对于调试和复现实验结果非常有用，因为在每次运行代码时，生成的随机数序列都是相同的，从而可以确保实验的可重复性。在这里，np.random.seed(seed)设置NumPy随机数生成器的种子，tf.set_random_seed(seed)设置TensorFlow随机数生成器的种子。

# 设置随机数种子，生成与元素个数相等的随机数据 np.random.seed(123) rand_data = np.random.choice(data, size=num_elements)如何该代码，使得随机数只从data中生成

您可以将np.random.choice()函数中的replace参数设置为False，这样就可以在data中生成不重复的随机数了。修改后的代码如下：

np.random.seed(123)
rand_data = np.random.choice(data, size=num_elements, replace=False)

这样生成的随机数将只从data数组中选取，且不会重复。