在编程的世界里，我们经常需要生成一系列随机数以进行各种计算和模拟。然而，为了确保实验的可重复性，我们需要一种方法来固定随机数生成器的状态。这时，`np.random.seed()` 方法就显得尤为重要了。通过设置一个特定的种子值，如 `np.random.seed(10)`，我们可以确保每次运行程序时，生成的随机数序列都是相同的。这就像给随机数生成器戴上了一副固定的“眼镜”，无论何时戴上，看到的世界都是一样的。这样一来，无论是调试代码还是与其他研究者共享实验结果，都能更加方便和准确。🔍
使用 `np.random.seed()` 的正确方式是在你开始生成随机数之前调用它。例如：
```python
import numpy as np
np.random.seed(10)
random_numbers = np.random.rand(5)
print(random_numbers)
```
这样，你就能得到一组固定的随机数啦！🌟