random.seed() 不适用于 np.random.choice()

Question

所以我试图生成一个具有所需概率的数字列表；问题是random.seed()在这种情况下不起作用。

M_NumDependent = []

for i in range(61729):
    random.seed(2020)
    n = np.random.choice(np.arange(0, 4), p=[0.44, 0.21, 0.23, 0.12])
    M_NumDependent.append(n)
print(M_NumDependent)

如果有效的话，所需的输出应该是相同的random.seed()，但每次运行时输出都不同。有谁知道是否有一个函数可以完成类似的seed()工作np.random.choice()？

Answer 1

numpy使用自己的伪随机生成器。np.random.seed(\xe2\x80\xa6)您可以使用\xc2\xa0 ^[numpy-doc]为 Numpy 随机生成器播种：

\n

np.random.seed(2020)

\n

例如：

\n

>>> np.random.seed(2020)\n>>> np.random.choice(np.arange(0, 4), p=[0.44, 0.21, 0.23, 0.12])\n3\n>>> np.random.seed(2020)\n>>> np.random.choice(np.arange(0, 4), p=[0.44, 0.21, 0.23, 0.12])\n3\n>>> np.random.seed(2020)\n>>> np.random.choice(np.arange(0, 4), p=[0.44, 0.21, 0.23, 0.12])\n3\n>>> np.random.choice(np.arange(0, 4), p=[0.44, 0.21, 0.23, 0.12])\n2\n

\n

正如你所看到的，我们每次都会选择3，而如果我们不为随机生成器播种，2则下一个项目是3。

\n

Answer 2

您不小心设置了random.random.seed()而不是numpy.random.seed().

代替

random.seed(2020)

使用

import numpy as np 


np.random.seed(2020)

并且您的结果将始终是可重复的。