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

np.random.shuffle 固定seed

可以使用np.random.seed()来固定seed，然后再使用np.random.shuffle()来打乱数据，这样每次运行程序时，打乱的结果都是一样的。例如：

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.random.seed(123)
np.random.shuffle(data)
print(data)

输出结果为：[3 2 1 5 4]

再次运行程序时，输出结果仍然是一样的。

np.random.seed(your_seed)中的your_seed设置不同的数值有什么不同的含义吗

在NumPy中，`np.random.seed(your_seed)`函数用于设置随机数生成的种子。不同的种子值会产生不同的随机数序列。具体来说：

1. **相同的种子值**：如果多次使用相同的种子值（例如`np.random.seed(42)`），每次运行代码时生成的随机数序列都会是相同的。这在调试和实验中非常有用，因为它确保了结果的可重复性。

2. **不同的种子值**：如果使用不同的种子值（例如一次用`np.random.seed(42)`，另一次用`np.random.seed(123)`），每次生成的随机数序列都会不同。这有助于在需要不同随机数的情况下获得多样化的结果。

3. **不设置种子值**：如果不调用`np.random.seed()`或使用默认参数，随机数生成将基于当前系统时间或其他随机源，因此每次运行代码时生成的随机数都会不同。

以下是一些示例代码，展示了如何使用不同的种子值来生成随机数：

import numpy as np

# 使用相同的种子值
np.random.seed(42)
print(np.random.rand(5))  # 每次运行都会输出相同的随机数序列

# 使用不同的种子值
np.random.seed(123)
print(np.random.rand(5))  # 每次运行都会输出不同的随机数序列

# 不设置种子值
print(np.random.rand(5))  # 每次运行都会输出不同的随机数序列