❶ python中random.seed()究竟做什么用
在进行数据挖掘或机器学习过程中，你可能会遇到这样一个问题：数据和代码相同，但模型结果却有所不同。这通常与算法中的随机性有关。例如，神经网络的权重初始化、聚类算法的初始聚类中心选择、随机森林的数据或特征抽样，以及训练集和测试集的随机抽取。这些随机因素可能导致结果的差异。
要解决结果不复现的问题，就需要引入“随机种子”的概念。随机种子，实际上是一个初始值，它决定了伪随机数生成器（PRNG）产生的序列。当我们使用相同的随机种子，即便在不同的运行环境下，也能生成相同的随机数序列。这使得我们能够复现结果。
在计算机程序中生成伪随机数，通常通过伪随机数生成器实现。生成器通过特定的算法和初始值（即随机种子）生成一系列看似随机的数字。这些数字并非真正的随机，而是由算法和初始值决定的序列。在Python中，通过使用`random.seed()`函数可以设置随机种子，确保在不同运行环境中得到相同的结果。
理解随机种子的概念对于确保结果可复现至关重要。它不仅帮助我们解决在不同环境下的结果差异问题，还为我们提供了控制随机过程的手段。通过合理设置随机种子，我们可以在研究、开发和教学中重现实验结果，提高工作的可靠性和可重复性。