numpy.random.seed(0) 做什么？

Question

np.random.seed 做什么？

 np.random.seed(0)

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Answer 1

np.random.seed(0) 使随机数可预测

>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4)
array([ 0.55,  0.72,  0.6 ,  0.54])
>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4)
array([ 0.55,  0.72,  0.6 ,  0.54])

随着种子重置（每次），每次都会出现 相同 的一组数字。

如果未重置随机种子，则每次调用都会出现 不同的 数字：

 >>> numpy.random.rand(4)
array([ 0.42,  0.65,  0.44,  0.89])
>>> numpy.random.rand(4)
array([ 0.96,  0.38,  0.79,  0.53])

（伪）随机数的工作原理是从一个数字（种子）开始，将其乘以一个大数，添加一个偏移量，然后对该总和取模。然后将得到的数字用作生成下一个“随机”数字的种子。当你设置种子（每次）时，它每次都做同样的事情，给你同样的数字。

如果您想要看似随机的数字，请不要设置种子。但是，如果您的代码使用要调试的随机数，那么在每次运行之前设置种子会非常有帮助，这样代码每次运行时都会执行相同的操作。

要为每次运行获取最多的随机数，请调用 numpy.random.seed() 。 这 将导致 numpy 将种子设置为从 /dev/urandom 或其 Windows 模拟获得的随机数，或者，如果这些都不可用，它将使用时钟。

有关使用种子生成伪随机数的更多信息，请参阅 wikipedia 。

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Answer 2

如果每次调用 numpy 的其他随机函数时设置 np.random.seed(a_fixed_number) ，结果将是相同的：

 >>> import numpy as np
>>> np.random.seed(0)
>>> perm = np.random.permutation(10)
>>> print perm
[2 8 4 9 1 6 7 3 0 5]
>>> np.random.seed(0)
>>> print np.random.permutation(10)
[2 8 4 9 1 6 7 3 0 5]
>>> np.random.seed(0)
>>> print np.random.permutation(10)
[2 8 4 9 1 6 7 3 0 5]
>>> np.random.seed(0)
>>> print np.random.permutation(10)
[2 8 4 9 1 6 7 3 0 5]
>>> np.random.seed(0)
>>> print np.random.rand(4)
[0.5488135  0.71518937 0.60276338 0.54488318]
>>> np.random.seed(0)
>>> print np.random.rand(4)
[0.5488135  0.71518937 0.60276338 0.54488318]

但是，如果只调用一次并使用各种随机函数，结果仍然会有所不同：

 >>> import numpy as np
>>> np.random.seed(0)
>>> perm = np.random.permutation(10)
>>> print perm
[2 8 4 9 1 6 7 3 0 5]
>>> np.random.seed(0)
>>> print np.random.permutation(10)
[2 8 4 9 1 6 7 3 0 5]
>>> print np.random.permutation(10)
[3 5 1 2 9 8 0 6 7 4]
>>> print np.random.permutation(10)
[2 3 8 4 5 1 0 6 9 7]
>>> print np.random.rand(4)
[0.64817187 0.36824154 0.95715516 0.14035078]
>>> print np.random.rand(4)
[0.87008726 0.47360805 0.80091075 0.52047748]

原文由 Zhun Chen 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议