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python - 在 Python、NumPy 和 R 中创建相同的随机数序列

coder 2023-08-13 原文

Python、NumPy 和 R 都使用相同的算法 (Mersenne Twister) 来生成随机数序列。因此，从理论上讲，设置相同的种子应该在所有 3 个中产生相同的随机数序列。事实并非如此。我认为这 3 个实现使用不同的参数导致了这种行为。

R
>set.seed(1)
>runif(5)
[1] 0.2655087 0.3721239 0.5728534 0.9082078 0.2016819

Python
In [3]: random.seed(1)

In [4]: [random.random() for x in range(5)]
Out[4]: 
[0.13436424411240122,
 0.8474337369372327,
 0.763774618976614,
 0.2550690257394217,
 0.49543508709194095]


NumPy
In [23]: import numpy as np

In [24]: np.random.seed(1)
In [25]: np.random.rand(5)
Out[25]: 
array([  4.17022005e-01,   7.20324493e-01,   1.14374817e-04,
         3.02332573e-01,   1.46755891e-01])

有没有什么方法可以让 NumPy 和 Python 实现产生相同的随机数序列？当然，正如一些评论和答案所指出的那样，可以使用 rpy。我特别想要的是微调 Python 和 NumPy 中各自调用中的参数以获得序列。

上下文:问题来自使用 R 的 EDX 类(class)。在其中一个论坛中，有人问是否可以使用 Python，工作人员回答说有些作业需要设置特定的种子并提交答案。

相关:

  1. Comparing Matlab and Numpy code that uses random number generation由此看来，底层的 NumPy 和 Matlab 实现是相似的。
  2. python vs octave random generator : 这个问题确实非常接近预期的答案。需要某种围绕默认状态生成器的包装器。

最佳答案

使用rpy2在python中调用r，这里是一个演示，numpy数组data与R中的x共享内存:

import rpy2.robjects as robjects

data = robjects.r("""
set.seed(1)
x <- runif(5)
""")

print np.array(data)

data[1] = 1.0

print robjects.r["x"]

关于python - 在 Python、NumPy 和 R 中创建相同的随机数序列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22213298/

中创pythonrandomsectioncodearraysrnumpy

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