❶ python中random.seed()究竟做什麼用
在進行數據挖掘或機器學習過程中，你可能會遇到這樣一個問題：數據和代碼相同，但模型結果卻有所不同。這通常與演算法中的隨機性有關。例如，神經網路的權重初始化、聚類演算法的初始聚類中心選擇、隨機森林的數據或特徵抽樣，以及訓練集和測試集的隨機抽取。這些隨機因素可能導致結果的差異。
要解決結果不復現的問題，就需要引入「隨機種子」的概念。隨機種子，實際上是一個初始值，它決定了偽隨機數生成器（PRNG）產生的序列。當我們使用相同的隨機種子，即便在不同的運行環境下，也能生成相同的隨機數序列。這使得我們能夠復現結果。
在計算機程序中生成偽隨機數，通常通過偽隨機數生成器實現。生成器通過特定的演算法和初始值（即隨機種子）生成一系列看似隨機的數字。這些數字並非真正的隨機，而是由演算法和初始值決定的序列。在Python中，通過使用`random.seed()`函數可以設置隨機種子，確保在不同運行環境中得到相同的結果。
理解隨機種子的概念對於確保結果可復現至關重要。它不僅幫助我們解決在不同環境下的結果差異問題，還為我們提供了控制隨機過程的手段。通過合理設置隨機種子，我們可以在研究、開發和教學中重現實驗結果，提高工作的可靠性和可重復性。