numpy.random种子合理取值规模探讨：模2^32等效性疑问

• NumPy的np.random.seed()对输入种子会做模2^32处理，也就是说不管输入的种子数值多大，最终实际生效的是种子值 % 2^32。比如你用的10000000000，实际生效的是10000000000 % 4294967296 = 1410065408，超过2^32的部分不会产生新的随机序列。
• 合适的种子取值规模就是0到2^32-1，这个范围已经能覆盖所有可能的初始随机状态，再大的数值也不会带来额外的随机性。你当前用np.random.randint(10000000000)生成种子，和用np.random.randint(2**32)效果完全一致。
• 实际使用时，直接生成0到2^32-1之间的整数作为种子就足够满足复现需求，不需要用更大的数值范围。如果是新版本NumPy，也可以用np.random.SeedSequence生成更规范的种子，但普通的seed()方法完全能应对简单复现场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zjs