Python随机数种子(random seed)的利用

• 1. 随机数种子
  
• 2. numpy中的随机数种子
  
• 3. 随机数“序次”的奥秘
  

import random

# print(help(random))

def test_random_seed_in_std_lib(seed=0, cnt=3):
    random.seed(seed)
    print("test seed: ", seed)
    for _ in range(cnt):
        print(random.random())
        print(random.randint(0,100))
        print(random.uniform(1, 10))
        print('\n')
test_random_seed_in_std_lib()
test seed:  0
0.8444218515250481
97
9.01219528753418

0.04048437818077755
65
5.373349269065314

0.9182343317851318
38
9.710199954281542
test_random_seed_in_std_lib()
test seed:  0
0.8444218515250481
97
9.01219528753418

0.04048437818077755
65
5.373349269065314

0.9182343317851318
38
9.710199954281542
test_random_seed_in_std_lib(99)
test seed:  99
0.40397807494366633
25
6.39495190686897

0.23026272839629136
17
7.8388969285727015

0.2511510083752201
49
5.777313434770537
复制代码

   

• 在确定了一次随机数种子后，随机数函数，无论任何分布任何类型，在多次重复调用中(for循环)天生的随机数差异；   
  
• 当再次声明相同的随机数种子时(第二次调用test_random_seed_in_std_lib函数，random.seed(seed)这一行)，随机数将从“头”开始, 按相同的序次天生随机数。这里的“头”，便是random.seed(seed)声明后，随机数函数的首次调用；   
  
• 若指定差异的随机数种子(seed=99)，无论任何随机数函数，天生的随机数将差异于，之前的(随机数种子为0)的运行效果。   
  
• 上面的几点表明了随机数种子可以使得每次天生相同随机数的具体寄义。这里的相同，其实另有一种更广泛的内在，即情况独立和跨平台。上面的实验，在任何电脑或主机，运行以上代码，可以复现完全同等的效果。
  

import numpy as np
def test_numpy_random_seed(seed=0, cnt=3):
    np.random.seed(seed)
    print("test numpy seed: ", seed)
    for _ in range(cnt):
        print(np.random.random())
        print(np.random.randn(1, 5))
        print(np.random.uniform(1, 10, 5))
        print('\n')
复制代码

def test_mult_shape(seed=0):
    np.random.seed(seed)
    print(np.random.randn(1, 3))
    print(np.random.randn(1, 2))

    np.random.seed(seed)
    print(np.random.randn(2, 5))
test_mult_shape()
[[1.76405235 0.40015721 0.97873798]]
[[2.2408932  1.86755799]]
[[ 1.76405235  0.40015721  0.97873798  2.2408932   1.86755799]
 [-0.97727788  0.95008842 -0.15135721 -0.10321885  0.4105985 ]]
复制代码

def test_numpy_random_seed_order(seed=0):
    np.random.seed(seed)
    print(np.random.random())
    # print(np.random.randint(1, 10))
    print(np.random.randn(1, 5))


    np.random.seed(seed)
    print(np.random.randn(2, 5))
test_numpy_random_seed_order()
0.5488135039273248
[[ 0.74159174  1.55291372 -2.2683282   1.33354538 -0.84272405]]
[[ 1.76405235  0.40015721  0.97873798  2.2408932   1.86755799]
 [-0.97727788  0.95008842 -0.15135721 -0.10321885  0.4105985 ]]
复制代码

def test_numpy_random_seed_order_further(seed=0, randint_high=10):
    np.random.seed(seed)
    print(np.random.randint(1, randint_high))
    print(np.random.randn(1, 5))


    np.random.seed(seed)
    print(np.random.randn(2, 5))
test_numpy_random_seed_order_further()
6
[[ 0.11849646  0.11396779  0.37025538  1.04053075 -1.51698273]]
[[ 1.76405235  0.40015721  0.97873798  2.2408932   1.86755799]
 [-0.97727788  0.95008842 -0.15135721 -0.10321885  0.4105985 ]]
test_numpy_random_seed_order_further(randint_high=5)
1
[[ 1.12279492  0.30280522  0.07085926  0.07304142 -1.42232584]]
[[ 1.76405235  0.40015721  0.97873798  2.2408932   1.86755799]
 [-0.97727788  0.95008842 -0.15135721 -0.10321885  0.4105985 ]]
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