[Dúvida] Duvidada no comando np.random.seed(4587)

Ooi, Rodrigo! Como vai?

O comando np.random.seed(4587) é utilizado para tornar os resultados reproduzíveis. Isso significa que, sempre que você executar o seu código, você obterá os mesmos resultados.

Vamos começar “desmembrando” esse comando:

O módulo random da biblioteca NumPy foi usado por conter conter funções para gerar números aleatórios e realizar operações relacionadas à aleatoriedade. Já a função seed do módulo random foi usada para definir a semente do gerador de números aleatórios.

Para que você possa entender melhor, vamos supor que você está treinando um modelo de Machine Learning e precisa gerar números aleatórios para começar o treinamento. Se você não usar np.random.seed(), o Python irá gerar números aleatórios diferentes a cada vez que você rodar o código.

→ Isso pode fazer com que o seu modelo produza resultados diferentes a cada execução.

O número 4587 é um exemplo de valor que você pode escolher para definir a "semente" do gerador de números aleatórios. Esse número é apenas um exemplo; você pode escolher qualquer número inteiro. O importante é usar o mesmo número sempre que você quiser garantir que os resultados sejam consistentes.

Algumas outras alternativas para gerar números aleatórios em Python são:

→ Biblioteca secrets

Utilizada para gerar números aleatórios criptograficamente seguros. Usada quando você precisa de segurança adicional, como em senhas ou tokens.

import secrets

print(secrets.randbelow(100))  # Gera um número aleatório inteiro menor que 100

→ Biblioteca numpy com diferentes métodos

Oferece outros métodos para gerar números aleatórios e manipular a semente.

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(4587)  # Cria um gerador com uma semente
print(rng.random(3))  # Gera três números aleatórios

→ Biblioteca tensorflow

A biblioteca TensorFlow também permite a geração de números aleatórios por meio do controle de uma semente.

import tensorflow as tf

tf.random.set_seed(4587)  # Define a semente
print(tf.random.uniform([3]))  # Gera três números aleatórios entre 0 e 1

→ Biblioteca torch (PyTorch)

Em PyTorch, você pode definir a semente para garantir a reprodutibilidade dos resultados.

import torch

torch.manual_seed(4587)  # Define a semente
print(torch.rand(3))  # Gera três números aleatórios

→ O uso dessas bibliotecas vai depender muito das suas necessidades. Por enquanto, recomendo que você foque em internalizar os conhecimentos sobre o comando que

Espero ter ajudado!

Abraço!

Muito obrigado, ficou claro, entendido

Que legal, Rodrigo! Fico feliz!

Sucesso nos estudos!

Abraço! :)