Почему numpy.random.random() в комбинации с np.random.seed() возвращает array из константных чисел?
начал изучать python и с ним библиотеку numpy и столкнулся ну совсем не понятным для меня результатом работы функции numpy.random.random.
Ожидаемый результат - после каждого нового старта, функция генерирует array из случайных чисел в диапазоне от 0,0 до 1,0.
Получаемый результат - после каждого нового старта, функция генерирует array из константных чисел в диапазоне от 0,0 до 1,0. Этот результат верный (согласно книге). В книге, к сожалению, об этом аспекте не сказано не слова и я не понимаю почему.
Что делает np.random.seed() с numpy.random.random? Почему numpy.random.random() в комбинации с np.random.seed() возвращает array из константных чисел??? Какой же это random если числа всё время одинаковые? Без np.random.seed(1) начинает numpy.random.random() работать как я ожидал.
import numpy as np
np.random.seed(1)
a = np.random.random((3, 4))
b = np.random.random((3, 4))
print('It is result_a \n', a, '\n')
print('It is result_b \n', b)
Очень хочу понять, что происходит на самом деле. Подскажите пожалуйста!
Читал:
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.0/reference/generated/numpy.random.seed.html
https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.random.html