先上一段熟悉的代码：
import numpy as npnum=0while(num<5): np.random.seed(1) print(np.random.random()) num+=1print('-------------------------')num1=0np.random.seed(2)while(num1<5): print(np.random.random()) num1+=1运行结果：
0.4170220047025740.4170220047025740.4170220047025740.4170220047025740.417022004702574---------------------0.435994902142003760.0259262318278913330.54966247787870910.43532239261827690.42036780208748903众所周知，所谓随机数其实是伪随机数，所谓的‘伪’，意思是这些数其实是有规律的，只不过因为算法规律太复杂，很难看出来。
所谓巧妇难为无米之炊，再厉害的算法，没有一个初始值，它也不可能凭空造出一系列随机数来，诶，我们说的种子就是这个初始值。
random随机数是这样生成的：我们将这套复杂的算法（是叫随机数生成器吧）看成一个黑盒，把我们准备好的种子扔进去，它会返给你两个东西，一个是你想要的随机数，另一个是保证能生成下一个随机数的新的种子，把新的种子放进黑盒，又得到一个新的随机数和一个新的种子，从此在生成随机数的路上越走越远。
好了，回头看看我们的代码：
第一段代码把对种子的设置放在了循环里面，每次执行循环都旗帜鲜明地告诉黑盒：“我的种子是1”。那么很显然：同一个黑盒，同一个种子，自然得到的是同一个随机数。
第二段代码把对种子的设置放在了循环外面，他只在第一次循环的时候明确地告诉黑盒：“我的种子是2”。那么也很显然：从第二次循环开始，黑盒用的就是自己生成的新种子了。
多说一句：因为黑盒是始终如一的，所以只要你没改变种子，那么你得到的随机数就不会改变。
没有特殊需求的话，还是老老实实地用Python自动选择的种子吧，省心又省力。
PS：不同于大佬小姥们的谦逊，我真的是地地道道的新手，所以，如果有什么错误，还请见谅，谢谢。