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我正在等待另一个开发人员完成一段代码,该代码将返回一个形状为np的数组(100,2000),其值为-1,0或1.

与此同时,我想随机创建一个具有相同特征的数组,这样我就可以在开发和测试方面领先一步.问题是我希望这个随机创建的数组每次都是相同的,所以我不会测试每次重新运行我的进程时不断更改其值的数组.

我可以像这样创建我的数组,但有没有办法创建它,以便每次都相同.我可以腌制物体并解开它,但想知道是否还有另一种方法.

r = np.random.randint(3, size=(100, 2000)) - 1

我在程序开始时设置了numpy随机种子.在程序执行期间,我使用多次运行函数multiprocessing.Process.该函数使用numpy随机函数绘制随机数.问题是Process获取当前环境的副本.因此,每个进程都独立运行,它们都以与父环境相同的随机种子开始.

所以我的问题是如何在子环境中与父进程环境共享numpy的随机状态？请注意,我想Process用于我的工作,需要使用一个单独的类,并分别import numpy在该类中执行.我尝试使用multiprocessing.Manager共享随机状态,但似乎事情没有按预期工作,我总是得到相同的结果.此外,如果我将for循环移动到内部drawNumpySamples或将其留在其中并不重要main.py; 我仍然无法得到不同的数字,随机状态总是一样的.这是我的代码的简化版本:

# randomClass.py
import numpy as np
class myClass(self):
    def __init__(self, randomSt):
        print ('setup the object')
        np.random.set_state(randomSt)
    def drawNumpySamples(self, idx)
        np.random.uniform()

并在主文件中:

    # main.py
    import numpy as np
    from multiprocessing import Process, Manager
    from randomClass import myClass

    np.random.seed(1) # set random seed
    mng = Manager()
    randomState = mng.list(np.random.get_state())
    myC = myClass(randomSt = randomState)

    for i in range(10):
        myC.drawNumpySamples() # this will …