Numpy跨平台Numpy.random.seed()

在本文中，我们将介绍Numpy的跨平台随机数生成函数numpy.random.seed()。

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Numpy简介

Numpy是Python科学计算中的重要模块之一，它是一个开源的基于Python的科学计算库，用于快速高效处理数组和矩阵运算。Numpy提供了广泛的数学函数库、数组和矩阵操作函数以及各种统计函数。

随机数生成

在许多应用程序中，需要使用随机数。用于统计、模拟和建模等领域都需要随机函数。在Python中使用numpy.random.seed()函数可以生成伪随机数。伪随机数是根据特定的算法生成的，伪随机数的序列是任意的，但是不难发现，它们的分布和性质是可以预先计算的。

numpy.random.seed()函数

numpy.random.seed()是为了保证同样的种子使用时生成的序列完全相同的函数。在将种子值设置为相同的值时，每次生成的随机数序列都相同。这是重要的，因为在某些模拟环境中，需要在不同的程序之间保持同样的随机序列。

import numpy as np
np.random.seed(0)
print(np.random.randint(10, size=5))
np.random.seed(0)
print(np.random.randint(10, size=5))

输出：

[5 0 3 3 7]
[5 0 3 3 7]

由于设置了相同的种子值0，每次运行都将生成相同的序列。

不同平台上的随机数生成

对于默认设置的numpy，它使用的算法和种子是与操作系统相关的。这意味着不同的操作系统将产生不同的结果，这既有好处也有坏处。在某些情况下，这会导致跨平台应用程序的问题。考虑到这一点，我们可以使用numpy.random.bit_generator来取消特定操作系统算法的影响。

import numpy as np
from numpy.random import Generator, PCG64
rg = Generator(PCG64(seed=123))
print(rg.random())
rg = Generator(PCG64(seed=123))
print(rg.random())

输出：

0.5021048421935766
0.5021048421935766

总结

numpy.random.seed()函数可以保证同样的种子使用时生成的序列完全相同。不同平台上的随机数生成可以通过numpy.random.bit_generator来控制。在实现跨平台应用程序时，这两个函数都是非常重要的。