لماذا نستخدم تعليمة (np.random.seed(0 ؟

إستعمال np.random.seed يجعل الأرقام العشوائية المولدة قابلة للتوقع (أو يمكن توليد نفس الأرقام العشوائية أكثر من مرة)، فعلى سبيل المثال الكود التالي سيخرج نفس النتيجة:

>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(0) 
>>> print(np.random.permutation(10))
[2 8 4 9 1 6 7 3 0 5]
>>> np.random.seed(0) 
>>> print(np.random.permutation(10))
[2 8 4 9 1 6 7 3 0 5]

لاحظ أن نتيجة الأرقام العشوائية واحدة، وذلك لأننا قمنا بتشغيل (0)np.random.seed مرة أخرى. ويتم إستعمالها في الحالة التي لديك، لكي تظهر نفس النتيجة كل مرة تحاول تشغيل الـ notebook، لكن إن لم نستعملها ففي كل مرة يتم تشغيل الـ notebook ستكون النتيجة عشوائية تمام.

سأرفق توضيح لماذا تعطي هذه التعليمة نفس النتيجة كما أخبرنا المدرب سامح:

ماذا تعني seed : كترجمة هي البذرة أو القيمة البدائية التي تأخذها دوال التوزيع العشوائي لبناء سلسلة أرقام عن طريق التعوص في معادلة لها صيغة ثابتة، مثلا:

x = seed

fx = 2 * x + 1

x = 0

fx1 = 2 * 0 + 1 = 1
fx2 = 2 * 1 + 1 = 2
fx3 = 2 * 2 + 1 = 5
fx4 = 2 * 5 + 1 = 11

في كل قيمة لتابع التوليد العشوائي يعتمد على قيمة إما ثابتة أو على القيمة التي نتجت من الاستدعاء السابق لذلك بتثبيت قيمة البذرة نحصل على نفس متسلسلة الأعداد دوماً.

يمكنك تمرير قيمة الوقت و سيعطي نتائج مختلفة لتغير البذرة ..