nump中的为随机数产生器的seed

深藏阁楼爱情的钟 2021-07-17 00:41 219阅读 0赞

在python的程序中，发现了如下的伪随机数产生的代码

rng = numpy.random.RandomState(23355)
    arrayA = rng.uniform(0,1,(2,3))

该段代码的目的是产生一个2行3列的assarray，其中的每个元素都是\[0,1\]区间的均匀分布的随机数

这里看以看到，有一个23355这个数字，其实，它是伪随机数产生器的种子，也就是“the starting point for a sequence of pseudorandom number”

对于某一个伪随机数发生器，只要该种子（seed）相同，产生的随机数序列就是相同的

下面给出几个小例子

1 # 仍以上面的seed为例，但执行多次
    2 # 利用循环，执行4次
    3 import numpy
    4 for i in [1,2,3,4]:
    5     rng = numpy.random.RandomState(23455)
    6     arrayA = rng.uniform(0,1,(2,3))
    7     print arrayA

改代码段的结果如下：

![736761-20160209052015214-1565813772.png][]

可以看到，每次循环产生的伪随机数都是相同的，这是由于每次伪随机数发生器的种子都是相同的

下面，再看另外一个例子

1 import numpy
    2 for i in [1,2,3,4]:
    3     rng = numpy.random.RandomState(23455+i)
    4     arrayA = rng.uniform(0,1,(2,3))
    5     print ('i = %s' % (i))
    6     print (arrayA)
    7

这里，我们做了一个小小的更改，每次循环的种子都加入了i，由于每次循环i值不同，导致每次循环的种子也不同，下面是改程序段的结果

![736761-20160209052331870-1656308122.png][]

可以看到，每次循环产生的2\*3的随机asarray都是不同的了

[736761-20160209052015214-1565813772.png]: /images/20210716/aece9a5275ae48428fc6daf8f25b08c8.png
[736761-20160209052331870-1656308122.png]: /images/20210716/7b1809c4a2da47c3bb4fbc64bd3a3c59.png

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