如何使用 numpy 种子创建确定性随机数生成器？

Question

据我了解，语法是

In[88]: np.random.seed(seed=0)

In[89]: np.random.rand(5) < 0.8
Out[89]: array([ True,  True,  True,  True,  True], dtype=bool)
In[90]: np.random.rand(5) < 0.8
Out[90]: array([ True,  True, False, False,  True], dtype=bool)

但是，当我运行 rand() 时，我得到了不同的结果。种子功能有什么我缺少的吗？

Answer 1

想想发电机：

def gen(start):
    while True:
        start += 1
        yield start

这将不断地从您插入到生成器的数字中给出下一个数字。对于种子，这几乎是相同的概念。我尝试设置一个从中生成数据的变量，并且仍然保存其中的位置。让我们把它付诸实践：

>>> generator = gen(5)
>>> generator.next()
6
>>> generator.next()
7

如果要重启，还需要重启生成器：

>>> generator = gen(5)
>>> generator.next()
6

与 numpy 对象的想法相同。如果您希望随着时间的推移获得相同的结果，则需要使用相同的参数重新启动生成器。

>>> np.random.seed(seed=0)
>>> np.random.rand(5) < 0.8
array([ True,  True,  True,  True,  True], dtype=bool)
>>> np.random.rand(5) < 0.8
array([ True,  True, False, False,  True], dtype=bool)
>>> np.random.seed(seed=0) # reset the generator!
>>> np.random.rand(5) < 0.8
array([ True,  True,  True,  True,  True], dtype=bool)