如何消除numpy种子()的影响？
如何消除numpy种子()的影响？
提问于 2018-04-22 14:00:59
我想在我的程序的第一部分使用np.random.seed()，在第二部分取消它。再一次，
- 在python文件的第一部分中，我希望在每次执行时生成相同的随机数。
- 在第二部分中，我希望在每次执行时生成不同的随机数。
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发布于 2018-04-22 14:04:06
在第一部分中，用常量初始化种子，例如0：
numpy.random.seed(0)在第二部分中，用时间初始化种子：
import time
t = 1000 * time.time() # current time in milliseconds
np.random.seed(int(t) % 2**32)(种子必须介于0至2**32 -1之间)
注意:通过调用不带参数的np.random.seed() (即新的(伪)-unpredictable序列)，可以获得类似的效果。
每次用相同的常量初始化种子时，都会得到相同的数字序列：
>>> np.random.seed(0)
>>> [np.random.randint(10) for _ in range(10)]
[5, 0, 3, 3, 7, 9, 3, 5, 2, 4]
>>> [np.random.randint(10) for _ in range(10)]
[7, 6, 8, 8, 1, 6, 7, 7, 8, 1]
>>> np.random.seed(0)
>>> [np.random.randint(10) for _ in range(10)]
[5, 0, 3, 3, 7, 9, 3, 5, 2, 4]因此，用当前的毫秒数进行非initalizing处理会给出一些伪随机序列。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/49966770
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