Nhất quán tạo cùng một mảng numpy ngẫu nhiên

Tôi đang đợi một nhà phát triển khác hoàn thành một đoạn mã sẽ trả về một mảng hình dạng np (100,2000) với các giá trị là -1,0 hoặc 1.

Trong thời gian chờ đợi, tôi muốn tạo ngẫu nhiên một mảng có các đặc điểm giống nhau để tôi có thể bắt đầu quá trình phát triển và thử nghiệm của mình. Vấn đề là tôi muốn mảng được tạo ngẫu nhiên này giống nhau mỗi lần, để tôi không thử nghiệm với một mảng luôn thay đổi giá trị của nó mỗi khi tôi chạy lại quy trình của mình.

Tôi có thể tạo mảng của mình như thế này, nhưng có cách nào để tạo nó sao cho mỗi lần như vậy không. Tôi có thể nhặt đồ vật và bỏ chọn nó, nhưng tự hỏi liệu có cách nào khác không.

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

Đơn giản chỉ cần bắt đầu tạo số ngẫu nhiên với một giá trị cố định, ví dụ:

numpy.random.seed(42)

Bằng cách này, bạn sẽ luôn nhận được cùng một dãy số ngẫu nhiên.

Tạo phiên bản của riêng numpy.random.RandomState()bạn với hạt giống bạn đã chọn. Không sử dụng numpy.random.seed()ngoại trừ để làm việc xung quanh các thư viện không linh hoạt không cho phép bạn vượt qua RandomStatephiên bản của riêng bạn .

[~]
|1> from numpy.random import RandomState

[~]
|2> prng = RandomState(1234567890)

[~]
|3> prng.randint(-1, 2, size=10)
array([ 1,  1, -1,  0,  0, -1,  1,  0, -1, -1])

[~]
|4> prng2 = RandomState(1234567890)

[~]
|5> prng2.randint(-1, 2, size=10)
array([ 1,  1, -1,  0,  0, -1,  1,  0, -1, -1])

Nếu bạn đang sử dụng các hàm khác dựa trên trạng thái ngẫu nhiên, bạn không thể chỉ đặt và hạt giống tổng thể, mà thay vào đó nên tạo một hàm để tạo danh sách số ngẫu nhiên của bạn và đặt hạt giống làm tham số của hàm. Điều này sẽ không làm phiền bất kỳ trình tạo ngẫu nhiên nào khác trong mã:

# Random states
def get_states(random_state, low, high, size):
    rs = np.random.RandomState(random_state)
    states = rs.randint(low=low, high=high, size=size)
    return states

# Call function
states = get_states(random_state=42, low=2, high=28347, size=25)

Điều quan trọng là phải hiểu hạt giống của trình tạo ngẫu nhiên là gì và khi nào / cách nó được đặt trong mã của bạn (ví dụ: kiểm tra ở đây để có giải thích tốt về ý nghĩa toán học của hạt giống).

Đối với điều đó, bạn cần thiết lập hạt giống bằng cách thực hiện:

random_state = np.random.RandomState(seed=your_favorite_seed_value)

Sau đó, điều quan trọng là tạo các số ngẫu nhiên từ random_state chứ không phải từ np.random. Tức là bạn nên làm:

random_state.randint(...)

thay vì

np.random.randint(...) 

sẽ tạo một phiên bản mới của RandomState () và về cơ bản sử dụng đồng hồ bên trong máy tính của bạn để đặt hạt giống.

Tôi chỉ muốn làm rõ điều gì đó liên quan đến câu trả lời của @Robert Kern trong trường hợp điều đó không rõ ràng. Ngay cả khi bạn sử dụng, RandomStatebạn sẽ phải khởi tạo nó mỗi khi bạn gọi một phương thức ngẫu nhiên numpy như trong ví dụ của Robert, nếu không bạn sẽ nhận được các kết quả sau.

Python 3.6.9 |Anaconda, Inc.| (default, Jul 30 2019, 19:07:31) 
[GCC 7.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> prng = np.random.RandomState(2019)
>>> prng.randint(-1, 2, size=10)
array([-1,  1,  0, -1,  1,  1, -1,  0, -1,  1])
>>> prng.randint(-1, 2, size=10)
array([-1, -1, -1,  0, -1, -1,  1,  0, -1, -1])
>>> prng.randint(-1, 2, size=10)
array([ 0, -1, -1,  0,  1,  1, -1,  1, -1,  1])
>>> prng.randint(-1, 2, size=10)
array([ 1,  1,  0,  0,  0, -1,  1,  1,  0, -1])