私は "admissions"という名前のデータセットを持っています。numpy.random.seed（）の使用方法は何ですか？
私は単純なデータセットで保留検証を実行しようとしています。データセットのインデックスの置換を行うために、私は次のコマンドを使用します。
import numpy as np
np.random.permutation(admissions.index)
私は順列前np.random.seed()を使用する必要がありますか？もしそうなら、なぜ、そしてnp.random.seed(number)の数字は何を表していますか？
ランダム置換の前にシードを初期化する必要はありません。これは既に設定されているためです。 RandomStateのドキュメントによれば：
パラメータ：
シード：{なし、INT、array_like}、擬似乱数生成器を初期化するオプション ランダムシード。 整数、任意の長さの整数の配列（またはその他のシーケンス）、または なし（デフォルト）です。シードがNoneの場合、RandomStateは/ dev/urandom（またはWindowsアナログ）のデータがある場合は のデータを読み込み、そうでない場合は をシークします。
シードの概念は、乱数の生成に関係します。あなたはそれについての詳細を読むことができますhere。
私はこの例を言及したいと思い、あなたの質問に（JohnColemanから）コメントでこの回答を統合する：
>>> numpy.random.seed(0)
>>> numpy.random.permutation(4)
array([2, 3, 1, 0])
>>> numpy.random.seed(0)
>>> numpy.random.permutation(4)
array([2, 3, 1, 0])
は、ここでそれを確認しますhttps://docs.scipy.org/doc/numpy/をreference/generated/numpy.random.RandomState.html＃numpy.random.RandomState – Markon
まったく同じ順列（つまり、デバッグの目的で）で実験を繰り返すことができるようにするには、再現性のあるシードを設定する必要があります。繰り返す必要がない場合は、明示的なシード部分をスキップできます。デバッグ用に明示的なシードを設定する場合は、デバッグが完了したらシードを削除します。 –
[random.seed（）の可能な複製：それは何ですか？]（http://stackoverflow.com/questions/22639587/random-seed-what-does-it-do） –