通过 numpy.random.seed 设置的随机种子是否跨子模块维护？

Question

如果我为我的 RNG 设置了一个种子，例如numpy.random.seed(0)我调用了一个子模块，RNG 的状态会被保持吗？

例如

# some_lib.py
def do_thing():
  return numpy.random.rand()

# parent module
import some_lib
numpy.seed(0)
...
some_lib.do_thing()

父级设置的 numpy 状态会被子级使用吗？

Answer 1

种子是的所有用途的全局值numpy。因此，只要子模块不重新为其设定种子，或不确定地从中提取值（根据推进旧的有效地将其调整为新种子），则种子将被保留。

大多数 PRNG 库的行为都是这样，因为替代方案非常无用；对于可重复的测试，您希望能够设置一次种子，并让一切都依赖于那个稳定的种子。如果存在每个模块的种子，则测试模块无法为被测试模块使用的 PRNG 设置种子。