1. np.random.seed()的作用
在Python中，使用随机数是非常普遍的，例如在机器学习中，我们经常需要用到随机数来初始化模型的参数。然而，随机数在每次运行程序时都是不同的，这样会使得结果不稳定。这时，我们就需要使用随机数种子来使得随机数可预测。
np.random.seed()函数的作用就是设置随机数生成器的种子，以便使得每次生成的随机数是相同的。
2. np.random.seed()的使用方法
np.random.seed()的使用方法非常简单，只需在使用随机数前设置一下种子即可。通常，我们会将种子设置为一个固定的数字，例如1或0。
2.1 基本使用
下面是np.random.seed()函数的基本使用方法：
import numpy as np
np.random.seed(0)
在这个例子中，我们将随机数生成器的种子设置为0，这意味着每次生成的随机数都是相同的。
2.2 与其他库的结合使用
np.random.seed()函数还可以与其他库的随机数生成器结合使用。例如，在Tensorflow中，我们经常使用tf.random.set_seed()函数来设置随机数种子。下面是一个例子：
import tensorflow as tf
import numpy as np
tf.random.set_seed(0)
np.random.seed(0)
在这个例子中，我们使用了Tensorflow的随机数生成器和NumPy的随机数生成器。注意，我们先使用tf.random.set_seed()设置了Tensorflow的随机数种子，然后使用np.random.seed()设置了NumPy的随机数种子。这样，我们就能够在Tensorflow和NumPy中使用相同的随机数了。
3. 如何设置随机数种子
在实际应用中，我们如何设置随机数种子呢？一般来说，我们可以将随机数种子设置为一个整数或一个字符串。这些值通常是随机的，例如当前时间的秒数或毫秒数。
下面是一个例子，我们使用当前时间的秒数来设置随机数种子：
import numpy as np
import time
np.random.seed(int(time.time()))
在这个例子中，我们使用time.time()来获取当前时间的秒数，并将其转换为整数作为随机数种子。这样，每次程序运行时的随机数是不同的。
4. 随机数种子对结果的影响
在使用随机数时，每次生成的随机数都是不同的，这意味着每次运行程序的结果都是不同的。随机数种子的设置可以使得每次生成的随机数是相同的，从而保证程序的结果是稳定的。
下面是一个例子，我们使用不同的随机数种子来生成随机数，并计算它们的平均值。可以看到，当随机数种子相同时，生成的随机数是相同的，从而导致计算得到的平均值相同；而当随机数种子不同时，生成的随机数不同，导致计算得到的平均值不同。
import numpy as np
np.random.seed(0)
a = np.random.rand(10) # 随机生成10个0到1之间的数
print("a1:", a)
print("mean1:", np.mean(a)) # 计算平均值
np.random.seed(1)
b = np.random.rand(10)
print("a2:", b)
print("mean2:", np.mean(b))
输出结果：
a1: [0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 0.64589411
0.43758721 0.891773 0.96366276 0.38344152]
mean1: 0.6187947717380689
a2: [4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04 3.02332573e-01
1.46755891e-01 9.23385948e-02 1.86260211e-01 3.45560727e-01
3.96767474e-01 5.38816734e-01]
mean2: 0.3185689546366784
在这个例子中，我们使用np.random.seed()分别设置了两个随机数种子，并使用np.random.rand()函数生成了随机数。可以看到，当随机数种子相同时（第1次和第3次调用np.random.seed()时），生成的随机数是相同的，而当随机数种子不同时（第2次和第4次调用np.random.seed()时），生成的随机数是不同的。
5. 如何调整随机数的“随机程度”
在使用随机数时，我们可能会需要调整随机数的“随机程度”。有时候，我们需要较为随机的数据，而有时候我们需要较为规律的数据。
np.random.rand()函数的参数可以控制随机数的“随机程度”。 np.random.rand()函数返回一个由给定形状的随机数数组，可以设置一个可选参数size来指定生成的数组的形状。
下面是一个例子，我们使用np.random.rand()函数生成10个形状为(2, 3)的随机数数组，并输出每个数组的平均值：
import numpy as np
np.random.seed(0)
for i in range(10):
a = np.random.rand(2, 3)
print("a%d:" % (i+1), a)
print("mean%d:" % (i+1), np.mean(a))
输出结果：
a1: [[0.5488135 0.71518937 0.60276338]
[0.54488318 0.4236548 0.64589411]]
mean1: 0.5853862591080587
a2: [[0.43758721 0.891773 0.96366276]
[0.38344152 0.79172504 0.52889492]]
mean2: 0.6713376664158563
a3: [[0.56804456 0.92559664 0.07103606]
[0.0871293 0.0202184 0.83261985]]
mean3: 0.4420684494166882
a4: [[0.77815675 0.87001215 0.97861834]
[0.79915856 0.46147936 0.78052918]]
mean4: 0.7739618047640985
a5: [[0.11827443 0.63992102 0.14335329]
[0.94466892 0.52184832 0.41466194]]
mean5: 0.4467676827023884
a6: [[0.26455561 0.77423369 0.45615033]
[0.56843395 0.0187898 0.6176355 ]]
mean6: 0.4492090381491821
a7: [[0.61209572 0.616934 0.94374808]
[0.6818203 0.3595079 0.43703195]]
mean7: 0.6017586681008674
a8: [[0.6976312 0.06022547 0.66676672]
[0.67063787 0.21038256 0.1289263 ]]
mean8: 0.41525241142392013
a9: [[0.31542835 0.36371077 0.57019677]
[0.43860151 0.98837384 0.10204481]]
mean9: 0.4364280581917741
a10: [[0.20887676 0.16130952 0.65310833]
[0.2532916 0.46631077 0.24442559]]
mean10: 0.3424710700109847
在这个例子中，我们使用np.random.rand()函数生成了10个形状为(2, 3)的随机数数组，并计算了每个数组的平均值。
可以看到，这10个数组的随机程度不同，生成的随机数也不同。例如，a1的平均值为0.585，而a4的平均值为0.774，a7的平均值为0.602。这表明，我们可以通过调整np.random.rand()函数的参数来控制随机数的“随机程度”，从而生成不同的随机数。
6. 总结
在Python中，使用随机数是非常普遍的。np.random.seed()函数可以使得随机数可预测，从而保证程序的结果是稳定的。我们可以将随机数种子设置为一个固定的数字来使得随机数可预测。同时，我们也可以通过调整np.random.rand()函数的参数来控制随机数的“随机程度”，从而生成不同的随机数。