アルゴリズムを実行するたびに固定乱数値で新しい行列（V）を作成したいと思います。マトリックスが現れる）。行列に対してnp.random.seed（）を使用することは可能ですか？np.random.seed（）を使用して固定乱数値を持つ新しい行列を作成する方法
np.random.seed(0) # or whatever value you fancy
してからランダムデータを生成します：これは、種を設定する
V = np.zeros([20,50])
V = np.random.seed(V)
使用のようなものは
V = np.random.rand(your_shape) # or whatever randomness you fancy like randint, randn ...
これを試してみたところ、 'np.random.seed（0）'の括弧内の数字は乱数のバージョンを表していますか？なぜこの番号が重要か尋ねてもいいですか？つまり、新しい 'np.random.seed（）'を書くと、すべてのバージョンが再作成されたと思います。番号は再利用することができますか？ – Jan
@Jan：議論はあなた次第ですが、その数字がどの実装であっても一貫性を保証することができます。 –
@Jan、 'np.random.seed（）'は、（擬似）乱数ジェネレータのシード（したがって状態）をリセットしますが、制御されていません（現在の時刻から、各実行で異なる結果が得られることを確認してください）。 'np.random.seed（1234）'またはそれと同等のものを指定することは、再現性を確保するために必要なものです。 – Julien
あなたは一貫して新しい行列」によって何を意味するかをより詳細に説明してくださいランダムな値を毎回 "。 – Yunnosch