我运行以下代码:
np.random.RandomState(3)
idx1 = np.random.choice(range(20),(5,))
idx2 = np.random.choice(range(20),(5,))
np.random.RandomState(3)
idx1S = np.random.choice(range(20),(5,))
idx2S = np.random.choice(range(20),(5,))
我得到的输出如下:
idx1: array([ 2, 19, 19, 9, 4])
idx1S: array([ 2, 19, 19, 9, 4])
idx2: array([ 9, 2, 7, 10, 6])
idx2S: array([ 5, 16, 9, 11, 15])
idx1 和idx1S 匹配，但idx2 和idx2S 不匹配。我希望一旦我为随机数生成器播种并重复相同的命令序列 - 它应该产生相同的随机数序列。这不是真的吗？还是我还缺少其他东西？
最佳答案
您将 RandomState 与 seed 混淆了。您的第一行构造一个对象，然后您可以将其用作随机源。例如，我们制作
>>> rnd = np.random.RandomState(3)
>>> rnd
<mtrand.RandomState object at 0xb17e18cc>
然后
>>> rnd.choice(range(20), (5,))
array([10, 3, 8, 0, 19])
>>> rnd.choice(range(20), (5,))
array([10, 11, 9, 10, 6])
>>> rnd = np.random.RandomState(3)
>>> rnd.choice(range(20), (5,))
array([10, 3, 8, 0, 19])
>>> rnd.choice(range(20), (5,))
array([10, 11, 9, 10, 6])
[我不明白为什么你的 idx1 和 idx1S 一致——但你实际上没有发布独立的成绩单，所以我怀疑用户错误。 ]
如果你想影响全局状态，使用seed:
>>> np.random.seed(3)
>>> np.random.choice(range(20),(5,))
array([10, 3, 8, 0, 19])
>>> np.random.choice(range(20),(5,))
array([10, 11, 9, 10, 6])
>>> np.random.seed(3)
>>> np.random.choice(range(20),(5,))
array([10, 3, 8, 0, 19])
>>> np.random.choice(range(20),(5,))
array([10, 11, 9, 10, 6])
使用特定的 RandomState 对象一开始可能看起来不太方便，但是当您需要可以调整的不同熵流时，它会使很多事情变得更容易。
关于python - NumPy 随机种子产生不同的随机数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29324735/
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