Comprendre les graines aléatoires

Même si les nombres aléatoires sont essentiels pour de nombreuses analyses, ils posent un défi : vos résultats peuvent varier légèrement. Cela peut mener à des conversations délicates avec votre gestionnaire si votre script de prévision des ventes donne une réponse différente à chaque exécution.

Définir la graine du générateur de nombres aléatoires de numpy permet d'éviter ce genre de problème en rendant la génération de nombres aléatoires reproductible.