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Python 设完np random seed 之后又想不设这个seed让它random，怎么办？

在Python的NumPy库中，一旦你设置了随机种子（通过numpy.random.seed()函数），所有后续的随机操作都会基于这个种子生成可预测的结果。如果你希望在某些操作之后恢复到“非设定种子”的随机行为，即让NumPy再次生成不可预测的随机数，有几种方法可以实现这一点：

不重新设置种子：
最简单的方法是，在你想要恢复到默认随机行为的地方，不要调用numpy.random.seed()。只要没有重新设置种子，NumPy就会继续使用内部的随机数生成器状态，该状态在每次调用随机数函数时都会更新。

使用不同的种子：
如果你想要改变随机数序列，但又不想完全恢复到默认的不可预测行为，你可以通过设置一个不同的种子来实现。这可以通过再次调用numpy.random.seed()并传入一个新的种子值来完成。

重置随机数生成器：
如果你想要完全重置NumPy的随机数生成器到其初始状态（这通常意味着恢复到未设置任何种子时的行为），这可能会比较困难，因为NumPy不提供直接的方法来“重置”生成器到某个特定的初始状态。然而，你可以通过创建一个新的numpy.random.RandomState实例来模拟这种行为，该实例将不使用任何特定的种子。但请注意，这并不会影响全局的numpy.random状态，只会影响使用这个新RandomState实例的操作。

模拟随机行为：
另一种方法是，如果你只是想要在某些特定情况下获得“随机”的结果，而不关心这些结果是否真正来自一个未设置种子的生成器，你可以简单地通过不保存或使用任何先前的随机数状态来模拟这种行为。每次需要随机数时，都像是第一次调用随机数函数一样。

重启Python解释器：
这是一个极端的方法，但如果你正在交互式地工作，或者你的脚本运行时间不长，你可以考虑重启Python解释器来清除所有状态，包括NumPy的随机数生成器状态。这通常不是推荐的做法，因为它会中断你的工作流程，并且可能很难在自动化脚本中实现。
在实际应用中，通常最好的做法是仔细管理你的随机数种子和生成器状态，确保在需要可预测结果时设置种子，在需要不可预测结果时避免重新设置种子或简单地使用不同的种子。如果你正在开发一个需要高度可重复性的应用程序（如科学实验或机器学习模型的训练），那么使用固定的种子是非常重要的。然而，在大多数情况下，对于一般的随机操作，不设置种子并允许NumPy使用其默认的随机数生成器状态通常是足够的。