numpy中RandomState和种子之间的区别
我已经阅读了文档，但是仍然很难理解使用之间的区别
numpy.random.RandomState(0)
要么
numpy.random.seed(0)
他们是否都不能确保选择随机值的过程在整个运行过程中是相同且一致的？
问题答案：
numpy.random.seed(0)重置RandomState作为numpy.random名称空间中函数基础的现有全局实例的状态。
numpy.random.RandomState(0)返回一个新的种子RandomState实例，但不做任何改变。您必须使用返回的RandomState实例来获取一致的伪随机数。如果在numpy.random命名空间中使用这些函数，则不会获得一致的伪随机数，因为它们是从与RandomState刚创建的实例不同的实例中提取的。
如果您关心可重现性，则最好将代码结构化以传递RandomState实例。全球状态糟透了。
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