大家有没有想过，为什么每次运行代码时生成的随机数都不一样？这就涉及到了`numpy.random.seed()`的使用。简单来说，`np.random.seed(2000)`就是用来设置一个随机数生成器的起点，也就是“种子”。当设置了相同的种子后，无论运行多少次，生成的随机数序列都会保持一致，就像按下了一个固定的开关💡。

例如，在机器学习中，当我们需要复现实验结果时，就需要固定随机种子。这样可以确保每次运行程序时数据的划分、权重初始化等过程完全相同，避免因随机性导致的结果差异🔍。

所以，`np.random.seed(2000)`的意思就是告诉计算机：“从编号为2000的地方开始生成随机数。” 这样一来，无论是研究还是调试代码，都能更加方便和高效！🌱✨