在NumPy中，可以使用numpy.random.seed()函数来设置随机数生成的种子。不同的种子会产生不同的随机数序列。

下面是一个示例代码，展示了如何使用不同的NumPy函数的随机种子：

import numpy as np

# 设置随机种子
np.random.seed(0)

# 生成随机整数
random_int = np.random.randint(0, 10, size=5)
print("Random integers:", random_int)

# 生成随机浮点数
random_float = np.random.random(size=5)
print("Random floats:", random_float)

# 生成标准正态分布的随机数
random_normal = np.random.randn(5)
print("Random normal distribution:", random_normal)

# 生成均匀分布的随机数
random_uniform = np.random.uniform(0, 1, size=5)
print("Random uniform distribution:", random_uniform)

在上面的代码中，我们首先使用np.random.seed(0)设置随机种子为0。然后，分别使用np.random.randint()生成随机整数，np.random.random()生成随机浮点数，np.random.randn()生成标准正态分布的随机数，以及np.random.uniform()生成均匀分布的随机数。

如果你想生成不同的随机数序列，可以通过修改np.random.seed()函数中的种子值来实现。