python - Numpy 随机种子对整个 jupyter 笔记本有效

Question

我正在使用来自 numpy.random 的函数在 Jupyter Lab 笔记本上，我正在尝试使用 numpy.random.seed(333) 设置种子.仅当种子设置与代码位于同一笔记本单元格中时，这才按预期工作。例如，如果我有一个这样的脚本:

import numpy as np

np.random.seed(44)

ll = [3.2,77,4535,123,4]

print(np.random.choice(ll))
print(np.random.choice(ll))

来自 np.random.choice(ll) 的输出将相同，因为种子已设置:

# python seed.py
4.0 
123.0
# python seed.py
4.0
123.0

现在，如果我尝试在 Jupyter 笔记本上做同样的事情，我会得到不同的结果:

# in [11]
import numpy as np
# even if I set the seed here the other cells don't see it
np.random.seed(333)

# in [12]
np.random.choice([1,23,44,3,2])
23
# gets the same numbers

# in [13]
np.random.choice([1,23,44,3,2])
44
# gets different numbers every time I run this cell again

有没有办法在 Jupyter 实验室笔记本中全局设置 numpy 随机种子？

Answer 1

因为您反复调用 randint，所以每次都会生成不同的数字。需要注意的是，seed 不会使函数始终返回相同的数字，而是使其返回相同的 序列 如果您重复运行 randint 相同的次数，将产生的数字。因此，您得到相同的 序列 每次重新运行 random.randint 时的数字，而不是它总是产生相同的数字。

如果您每次都想要相同的随机数，则在每次 random.randint 调用之前，在该特定单元格中重新播种应该有效。否则，您可以期望始终获得相同的数字序列，但不会每次都获得相同的数字。