random.seed()的作用（python）
random.seed(1)作用：使得随机数据可预测，即只要seed的值一样，后续生成的随机数都一样。
当我们设置相同的seed，每次生成的随机数相同。如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数
设置seed()且seed的值一样—生成的随机数相同
import numpy as np
np.random.seed(2)
syn0 = 2*np.random.random((3,4)) - 1
syn1 = 2*np.random.random((4,1)) - 1
print(syn0)
print(syn1)
运行多次结果都是一样的：
#######第一次运行结果##########
[[-0.1280102 -0.94814754 0.09932496 -0.12935521][-0.1592644 -0.33933036 -0.59070273 0.23854193][-0.40069065 -0.46634545 0.24226767 0.05828419]]
[[-0.73084011][ 0.02715624][-0.63112027][ 0.5706703 ]]
#######第二次运行结果##########
[[-0.1280102 -0.94814754 0.09932496 -0.12935521][-0.1592644 -0.33933036 -0.59070273 0.23854193][-0.40069065 -0.46634545 0.24226767 0.05828419]]
[[-0.73084011][ 0.02715624][-0.63112027][ 0.5706703 ]]设置seed()且seed的值不一样—生成的随机数不同
当seed值为2时
import numpy as np
np.random.seed(2)
syn0 = 2*np.random.random((3,4)) - 1
syn1 = 2*np.random.random((4,1)) - 1
print(syn0)
print(syn1)
结果：
[[-0.1280102 -0.94814754 0.09932496 -0.12935521][-0.1592644 -0.33933036 -0.59070273 0.23854193][-0.40069065 -0.46634545 0.24226767 0.05828419]]
[[-0.73084011][ 0.02715624][-0.63112027][ 0.5706703 ]]
当seed的值为0时
import numpy as np
np.random.seed(0)
syn0 = 2*np.random.random((3,4)) - 1
syn1 = 2*np.random.random((4,1)) - 1
print(syn0)
print(syn1)
结果：
[[ 0.09762701 0.43037873 0.20552675 0.08976637][-0.1526904 0.29178823 -0.12482558 0.783546 ][ 0.92732552 -0.23311696 0.58345008 0.05778984]]
[[ 0.13608912][ 0.85119328][-0.85792788][-0.8257414 ]]
当不设置seed时—生成的随机数不同
import numpy as np
syn0 = 2*np.random.random((3,4)) - 1
syn1 = 2*np.random.random((4,1)) - 1
print(syn0)
print(syn1)
结果：
#######第一次运行结果##########
[[ 0.63051603 -0.87816765 0.90623517 0.47393602][-0.5947253 0.39207476 -0.701234 -0.63498633][-0.99398242 -0.94448909 -0.38235113 -0.41548786]]
[[-0.97505187][-0.89961779][ 0.81003048][ 0.54686106]]
#######第二次运行结果##########
[[-0.49437935 0.77174974 0.92061198 -0.99606444][-0.48872823 0.3233608 -0.50048627 -0.53339642][-0.7347141 0.30212213 -0.78579018 -0.68301276]]
[[ 0.72968294][ 0.11085167][ 0.34996692][-0.48830381]]
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