numpy全局随机种子和局部随机种子 |
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前言 numpy伪随机数提供了设置随机种子的函数，seed和RandomState，本文对二者区别进行具体说明。 函数名描述seed向随机数生成器传递随机状态种子，生成全局随机种子RandomState创建随机数生成器，用该生成器生成的数组是在设定的随机种子下生成，设置的是局部随机种子 证明了以下三个问题 1. 同一随机种子会产生相同随机序列2. 证明seed方法改变了全局随机种子3. 证明RandomState只改变局部随机种子 1. 同一随机种子会产生相同随机序列 #同一随机种子产生相同随机序列 In [230]: def run_seed(seed): ...: np.random.seed(seed) ...: for _ in range(3): ...: print(np.random.rand(5)) ...: In [231]: run_seed(1) [4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04 3.02332573e-01 1.46755891e-01] [0.09233859 0.18626021 0.34556073 0.39676747 0.53881673] [0.41919451 0.6852195 0.20445225 0.87811744 0.02738759] In [232]: run_seed(0) [0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ] [0.64589411 0.43758721 0.891773 0.96366276 0.38344152] [0.79172504 0.52889492 0.56804456 0.92559664 0.07103606] In [234]: run_seed(1) [4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04 3.02332573e-01 1.46755891e-01] [0.09233859 0.18626021 0.34556073 0.39676747 0.53881673] [0.41919451 0.6852195 0.20445225 0.87811744 0.02738759] #利用随机种子可以产生完全相同的随机序列 In [236]: def run_seed(seed): ...: for _ in range(3): ...: np.random.seed(seed) ...: print(np.random.rand(5)) In [237]: run_seed(1) [4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04 3.02332573e-01 1.46755891e-01] [4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04 3.02332573e-01 1.46755891e-01] [4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04 3.02332573e-01 1.46755891e-01]观察以上输出：231行的输出和234行相同，232行和他们不同。这说明同一随机种子产生的随机序列相同。利用随机种子我们可以生成相同随机序列。 2. 证明seed方法改变了全局随机种子 In [8]: def run_without_RandomState(): ...: for _ in range(3): ...: print(np.random.rand(5)) ...: In [9]: np.random.seed(1) In [10]: run_without_RandomState() [4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04 3.02332573e-01 1.46755891e-01] [0.09233859 0.18626021 0.34556073 0.39676747 0.53881673] [0.41919451 0.6852195 0.20445225 0.87811744 0.02738759] In [12]: run_without_RandomState() [0.67046751 0.4173048 0.55868983 0.14038694 0.19810149] [0.80074457 0.96826158 0.31342418 0.69232262 0.87638915] [0.89460666 0.08504421 0.03905478 0.16983042 0.8781425 ] In [17]: np.random.seed(1) In [18]: run_without_RandomState() #此处函数内循环次数改为了6 [4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04 3.02332573e-01 1.46755891e-01] [0.09233859 0.18626021 0.34556073 0.39676747 0.53881673] [0.41919451 0.6852195 0.20445225 0.87811744 0.02738759] [0.67046751 0.4173048 0.55868983 0.14038694 0.19810149] [0.80074457 0.96826158 0.31342418 0.69232262 0.87638915] [0.89460666 0.08504421 0.03905478 0.16983042 0.8781425 ]第17、18行重新设置随机种子为1并产生随机数组，正好是第10行和第12行输出的拼接，这说明在输出第12行的时候随机种子确实是1，全局随机种子被改变了。 3. 证明RandomState只改变局部随机种子 In [20]: np.random.seed(0) #全局第1、2次 In [21]: for _ in range(6): ...: print(np.random.rand(5)) ...: [0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ] [0.64589411 0.43758721 0.891773 0.96366276 0.38344152] [0.79172504 0.52889492 0.56804456 0.92559664 0.07103606] [0.0871293 0.0202184 0.83261985 0.77815675 0.87001215] [0.97861834 0.79915856 0.46147936 0.78052918 0.11827443] [0.63992102 0.14335329 0.94466892 0.52184832 0.41466194] In [22]: rnd = np.random.RandomState(0) #局部第1次 In [23]: for _ in range(3): ...: print(rnd.rand(5)) ...: [0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ] [0.64589411 0.43758721 0.891773 0.96366276 0.38344152] [0.79172504 0.52889492 0.56804456 0.92559664 0.07103606] #局部第2次 In [24]: for _ in range(3): ...: print(rnd.rand(5)) ...: [0.0871293 0.0202184 0.83261985 0.77815675 0.87001215] [0.97861834 0.79915856 0.46147936 0.78052918 0.11827443] [0.63992102 0.14335329 0.94466892 0.52184832 0.41466194] #全局第3次 In [25]: for _ in range(3): ...: print(np.random.rand(5)) ...: [0.26455561 0.77423369 0.45615033 0.56843395 0.0187898 ] [0.6176355 0.61209572 0.616934 0.94374808 0.6818203 ] [0.3595079 0.43703195 0.6976312 0.06022547 0.66676672] #全局第4次 In [26]: for _ in range(3): ...: print(np.random.rand(5)) ...: [0.67063787 0.21038256 0.1289263 0.31542835 0.36371077] [0.57019677 0.43860151 0.98837384 0.10204481 0.20887676] [0.16130952 0.65310833 0.2532916 0.46631077 0.24442559] #局部第3次 In [27]: for _ in range(3): ...: print(rnd.rand(5)) ...: [0.26455561 0.77423369 0.45615033 0.56843395 0.0187898 ] [0.6176355 0.61209572 0.616934 0.94374808 0.6818203 ] [0.3595079 0.43703195 0.6976312 0.06022547 0.66676672]首先，通过例1我们已经知道，相同的随机种子会产生相同的序列，那么局部和全局的前两次输出已经可以证明，现在局部和全局的随机种子都是0。 其次，当全局已经输出第4次之后，再次输出局部，发现局部输出的第3次随机数组和全局第3次相同，这已经证明，全局和局部的随机种子是隔离的，因为如果不互相隔离，局部输出的应该是全局的第5次。 结论：当我们只是局部改变随机种子以产生相同随机数组的话，尽量使用RandomState，不要对全局随机种子进行改变，虽然通常情况下这种改变全局随机种子出错的机会很少。 |
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