如果你想让它在一行中，你可以创建一个新的RandomState，并在上面调用permutation：

np.random.RandomState(seed=42).permutation(10)

这比只设置np.random的种子要好，因为它只会产生局部效果。

NumPy 1.16更新：

RandomState现在被认为是传统功能。我没有看到任何迹象表明它将很快被弃用，但现在推荐的生成可重复随机数的方法是通过Random Generators，其默认值可以这样示例化：

np.random.default_rng(seed=42).permutation(10)

请注意，对于此生成器，似乎无法保证不同版本的NumPy之间的比特流等效性，而对于RandomState，文档指出"This generator is considered frozen and will have no further improvements. It is guaranteed to produce the same values as the final point release of NumPy v1.16."

np.random.seed(42)
np.random.permutation(10)

如果你想多次调用np.random.permutation(10)并得到相同的结果，你还需要在每次调用permutation()时调用np.random.seed(42)。
比如说，

np.random.seed(42)
print(np.random.permutation(10))
print(np.random.permutation(10))

会产生不同的结果：

[8 1 5 0 7 2 9 4 3 6]
[0 1 8 5 3 4 7 9 6 2]

而

np.random.seed(42)
print(np.random.permutation(10))
np.random.seed(42)
print(np.random.permutation(10))

将给予相同的输出：

[8 1 5 0 7 2 9 4 3 6]
[8 1 5 0 7 2 9 4 3 6]

在前一行设置种子

np.random.seed(42)
np.random.permutation(10)

您可以将其分解为：

import numpy as np
np.random.seed(10)
np.random.permutation(10)

通过首先初始化随机种子，这将保证您获得相同的排列。