NumPy随机种子产生不同的随机数

pulkitag 发表于 Dev

pulkitag

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。我希望一旦给随机数生成器设定种子并重复相同的命令序列，它就会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？

帝斯曼

你混淆RandomState使用seed。第一行构造了一个对象，您可以将其用作随机源。例如，我们使

>>> rnd = np.random.RandomState(3)
>>> rnd
<mtrand.RandomState object at 0xb17e18cc>

接着

>>> 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idx1和idx1S同意-但你实际上并没有发布一个自包含的成绩单，所以我怀疑用户错误。]

如果要影响全局状态，请使用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])

RandomState起初，使用特定对象似乎不太方便，但是当您需要调整不同的熵流时，使用它会使很多事情变得容易。

本文收集自互联网，转载请注明来源。

如有侵权，请联系[email protected] 删除。