乱数のシード

乱数のシード¶ NumPyなどで生成される乱数は、擬似乱数といって必ずシードを元に作成されます。 シードは乱数の元になるもので、Pythonの環境を最初に実行した時に時刻などで初期化されます。 明示的にシードを指定しなくても、ランダムに乱数が発生するのはこのためです。 何度実行しても、同じ乱数列（結果の連なり）が出ることを再現性があるといいます。 次の2つの方法があります。 シードを指定する方法：default_rng()の引数でシードを指定 状態を指定する方法：状態（bit_generator.state）を取得して、再現したいときに状態を設定 シードを指定する実行例¶ 下記では、シードを指定しているので、何度実行しても同じ結果になります。 また、ループの中で指定しているので、同じ結果が2回出力されます。 from numpy.random import default_rng for