Comprendre les graines aléatoires

Si les nombres aléatoires sont importants pour de nombreuses analyses, ils posent un problème : les résultats que vous obtenez peuvent varier légèrement. Cela peut entraîner des conversations gênantes avec votre patron lorsque votre script de calcul des prévisions de vente donne des réponses différentes à chaque fois.

La définition de la graine pour le générateur de nombres aléatoires de numpy permet d’éviter de tels problèmes en rendant la génération de nombres aléatoires reproductible.