Python Numpy : Random number in a loop

Question

我有这样的代码并使用 Jupyter-Notebook

for j in range(timesteps):    
    a_int = np.random.randint(largest_number/2) # int version

我得到了随机数，但是当我尝试将部分代码移动到函数中时，我开始在每次迭代中收到相同的数字

def create_train_data():        
    np.random.seed(seed=int(time.time()))     
    a_int = np.random.randint(largest_number/2) # int version
    return a

for j in range(timesteps):    
    c = create_train_data()  

为什么会发生这种情况以及如何解决？我想可能是因为 Jupyter-Notebook 中的进程所致

Answer 1

有问题的代码行是

np.random.seed(seed=int(time.time()))

由于您在一个完成得相当快的循环中执行，因此及时调用 int() 会将整个循环的随机种子数量减少到相同的数量。如果您确实想手动设置种子，以下是更可靠的方法。

def create_train_data():   
    a_int = np.random.randint(largest_number/2) # int version
    return a

np.random.seed(seed=int(time.time()))
for j in range(timesteps):
    c = create_train_data()

请注意种子是如何创建一次然后用于整个循环的，以便每次调用随机整数时种子都会更改而不会重置。

请注意，numpy 已经处理了伪随机种子。使用它并不会获得更多随机结果。手动设置种子的一个常见原因是为了确保再现性。您在程序开始时(笔记本顶部)将种子设置为某个固定整数(我在很多教程中看到 42)，然后所有计算都从该种子开始。如果有人想验证您的结果，算法的随机性不能成为混杂因素。