Функция seed

Функция seed устанавливает начальное значение (зерно) для генератора псевдослучайных чисел NumPy. Это необходимо, чтобы сделать результаты воспроизводимыми: при одинаковом зерне последовательность случайных чисел будет одинаковой. Функция относится к модулю numpy.random.

Синтаксис

np.random.seed(seed)

Параметр seed может быть целым числом или другим объектом, который можно преобразовать в 32-битное целое. Если передать None, то зерно будет выбрано автоматически (на основе системного времени или данных ОС).

Пример

Установим зерно и сгенерируем три случайных числа:

import numpy as np

np.random.seed(42)
arr = np.random.randint(0, 10, size=5)
print(arr)

Результат выполнения кода:

[6 3 7 4 6]

Если запустить код ещё раз, результат будет тем же, благодаря фиксированному зерну.

Пример

Покажем, что при одинаковом зерне последовательности совпадают:

import numpy as np

np.random.seed(0)
arr1 = np.random.rand(3)

np.random.seed(0)
arr2 = np.random.rand(3)

print(arr1)
print(arr2)

Результат выполнения кода:

[0.5488135  0.71518937 0.60276338]
[0.5488135  0.71518937 0.60276338]

Пример

Если использовать разные зерна, последовательности будут отличаться:

import numpy as np

np.random.seed(1)
arr1 = np.random.normal(0, 1, 3)

np.random.seed(2)
arr2 = np.random.normal(0, 1, 3)

print(arr1)
print(arr2)

Результат выполнения кода:

[ 1.62434536 -0.61175641 -0.52817175]
[-0.41675785 -0.05626683 -2.1361961 ]

Пример

Функцию seed можно использовать с генератором default_rng для более современного подхода:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(seed=123)
arr = rng.integers(0, 100, size=4)
print(arr)

Результат выполнения кода:

[47 74 11 91]

Смотрите также

функцию default_rng,
которая создаёт генератор с более современным API
функцию rand,
которая генерирует случайные числа из равномерного распределения
функцию randn,
которая генерирует числа из стандартного нормального распределения
функцию randint,
которая генерирует случайные целые числа из заданного диапазона