Não consegui entender ainda o sentindo da semente aleatória gerada pela biblioteca Numpy.
Não consegui entender ainda o sentindo da semente aleatória gerada pela biblioteca Numpy.
Oi, Rafael!
A "semente aleatória" é um conceito muito importante em programação, especialmente em áreas como Data Science e Machine Learning, onde a reprodutibilidade dos experimentos é crucial.
É como um ponto de partida para a geração de números aleatórios. Ao definir uma semente fixa, você garante que a sequência de números aleatórios será a mesma toda vez, o que é crucial para tornar os resultados dos seus experimentos reprodutíveis.
O motivo de usar uma semente é garantir que os números aleatórios gerados sejam reproduzíveis. Ou seja, sempre que você rodar o código novamente com a mesma semente, você vai obter exatamente os mesmos resultados. Isso é importante, principalmente, para experimentos que você deseja refazer e garantir que os resultados sejam consistentes.
Quando você define a semente usando, por exemplo, np.random.seed(42), a sequência de números aleatórios gerada será sempre a mesma para essa semente, o que facilita a reprodutibilidade dos seus experimentos.
Por exxemplo:
import numpy as np np.random.seed(42) # Define a semente aleatória print(np.random.rand(3)) # Gera 3 números aleatórios
Sempre que você rodar esse código com np.random.seed(42), ele vai gerar os mesmos números.
Felipe, obrigado pela explicação. Conseguir entender.
Só estou com uma última dúvida, a semente aleatória, eu que escolho ou devo ter algum critério para a escola ?