Numpy API：seed()函数 控制随机数的生成

函数原型：

numpy.random.seed(self, seed=None)

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函数作用

设定随机种子。如同植物，相同的种子会产生相同的随机数，而不同的种子则会产生不同的随机数。机器学习训练时一方面为了生成随机数，另一方面又为了让随机结果可复现，常常会使用这个函数。

函数举例：

通过对seed参数的设置来控制产生的随机数是否相同。

In: for i in range(5):
  :     np.random.seed(1)  # 设置固定的种子
  :     perm = np.random.rand()
  :     print(perm)
  : 
Out:
0.417022004702574
0.417022004702574
0.417022004702574
0.417022004702574
0.417022004702574

In: for i in range(5):
  :     np.random.seed(i)  #设置随机种子每次循环都不相同
  :     perm = np.random.rand()
  :     print(perm)
  : 
Out:
0.5488135039273248
0.417022004702574
0.43599490214200376
0.5507979025745755
0.9670298390136767