python - 我可以创建本地 numpy 随机种子吗？

Question

有一个函数 foo，它使用 np.random 功能。 我想控制 foo 使用的种子，但实际上不更改函数本身。 我该怎么做？

本质上我想要这样的东西:

bar() # should have normal seed
with np.random.seed(0): # Doesn't work
    foo()
bar() # should have normal seed

<小时/>

类似的解决方案 this :

rng = random.Random(42)
number = rng.randint(10, 20)

在这种情况下不起作用，因为我无权访问 foo 的内部运作(或者我错过了什么？？)。

Answer 1

您可以将全局随机状态保存在临时变量中，并在函数完成后重置它:

import contextlib
import numpy as np

@contextlib.contextmanager
def temp_seed(seed):
    state = np.random.get_state()
    np.random.seed(seed)
    try:
        yield
    finally:
        np.random.set_state(state)

演示:

>>> np.random.seed(0)
>>> np.random.randn(3)
array([1.76405235, 0.40015721, 0.97873798])
>>> np.random.randn(3)
array([ 2.2408932 ,  1.86755799, -0.97727788])

>>> np.random.seed(0)
>>> np.random.randn(3)
array([1.76405235, 0.40015721, 0.97873798])
>>> with temp_seed(5):
...     np.random.randn(3)                                                                                        
array([ 0.44122749, -0.33087015,  2.43077119])
>>> np.random.randn(3)
array([ 2.2408932 ,  1.86755799, -0.97727788])