numpy.random

Question

我想使用

numpy.random

运行一些代码并跟踪种子是什么，以便如果输出很有趣，我可以重新创建并使用随机生成的实例。因此，我希望设置涉及像

这样的东西

import numpy as np
s = np.random.randint(10000000000)
print(s)
np.random.seed(s)
### remainder of code

所以代码仍然随机运行，但我也保留了种子

s

。

10000000000

的值是任意选择的；

numpy.random

的播种规模是多少？例如种子都是相同的模 2^32 吗？

Answer 1

使用 numpy.random 生成随机数时，最好设置一个种子值，以便在需要时可以重现同一组随机数。种子可以是任意非负整数值，不需要用很大的值

一般情况下，0到2^32-1范围内的值常用作种子。要记住的重要一点是，相似的种子值将产生彼此相似的随机数序列。然而，种子之间的差异通常很小，所以无关紧要。

因此，您可以将 numpy.random 的种子设置为任意非负整数值，通常使用 0 到 2^32-1 范围内的值。

Answer 2

就个人而言，我会使用时间作为种子或 SHA-256，因为它是一个标准而不仅仅是一个 32 位整数，这里是一个如何使用时间的示例，具体取决于您的用例。

import numpy as np
import time

# Use current time as seed value
s = int(time.time())
print("Seed value:", s)

np.random.seed(s)
# Generate random numbers