在使用Python的NumPy库时，`numpy.random.seed()`是一个非常重要的函数。它主要用于设置随机数生成器的种子值，确保程序运行时产生的随机数是可重复的。这对于数据科学和机器学习领域尤为重要，尤其是在需要复现实验结果时。💻✨

例如，当你设置一个特定的种子值后，每次运行代码都会得到相同的随机数序列。这就像给随机数生成器设定了一个“记忆”，让它记住从哪里开始生成数字。👇

```python

import numpy as np

np.random.seed(42) 设置种子值为42

random_numbers = np.random.rand(5)

print(random_numbers)

```

这段代码会输出一组固定的随机数，无论你运行多少次，结果都一样。这种特性在调试和验证模型时特别有用。🚀

不过需要注意的是，如果你不设置种子值，系统会默认以当前时间作为种子，这样每次运行都会得到不同的随机数序列。因此，根据需求合理选择是否使用`seed()`函数吧！💡

NumPy 随机数生成 编程技巧