这篇文章讲解了Python重复生成随机数的伪随机数底层逻辑，介绍了固定随机种子的两种主流实现方案，对比了内置random库与numpy.random模块在多维度的差异，结合科研实验、自动化测试、模型训练等场景讲解实操方法，还介绍了保存随机序列的非种子式特殊方案，提及行业合规要求与协作流程优化技巧，并预测了结合量子随机数与伪随机数复现的未来发展趋势