Послідовно створюйте той самий випадковий масив Numpy

Я чекаю, поки інший розробник закінчить фрагмент коду, який поверне масив np фігури (100,2000) зі значеннями -1,0 або 1.

Тим часом, я хочу випадковим чином створити масив з однаковими характеристиками, щоб я міг створити фору для розробки та тестування. Річ у тім, що я хочу, щоб цей випадково створений масив кожного разу був однаковим, щоб я не тестував масив, який постійно змінює своє значення кожного разу, коли я повторно запускаю свій процес.

Я можу створити свій масив таким чином, але чи є спосіб створити його таким чином, щоб він кожного разу був однаковим. Я можу замаринувати предмет і зняти його, але цікаво, чи є інший спосіб.

r = np.random.randint(3, size=(100, 2000)) - 1

Просто засійте генератор випадкових чисел із фіксованим значенням, наприклад

numpy.random.seed(42)

Таким чином, ви завжди отримаєте однакову послідовність випадкових чисел.

Створіть свій власний екземпляр numpy.random.RandomState()із вибраним насінням. Не використовуйте numpy.random.seed()хіба що для того, щоб обійти негнучкі бібліотеки, які не дозволяють вам обходити ваш власний RandomStateекземпляр.

[~]
|1> from numpy.random import RandomState

[~]
|2> prng = RandomState(1234567890)

[~]
|3> prng.randint(-1, 2, size=10)
array([ 1,  1, -1,  0,  0, -1,  1,  0, -1, -1])

[~]
|4> prng2 = RandomState(1234567890)

[~]
|5> prng2.randint(-1, 2, size=10)
array([ 1,  1, -1,  0,  0, -1,  1,  0, -1, -1])

Якщо ви використовуєте інші функції, які покладаються на випадковий стан, ви не можете просто встановити і загальний насіння, а натомість слід створити функцію для генерації вашого випадкового списку чисел і встановити насіння як параметр функції. Це не заважатиме будь-яким іншим генераторам випадкових випадків у коді:

# Random states
def get_states(random_state, low, high, size):
    rs = np.random.RandomState(random_state)
    states = rs.randint(low=low, high=high, size=size)
    return states

# Call function
states = get_states(random_state=42, low=2, high=28347, size=25)

Важливо зрозуміти, що таке насіння випадкового генератора і коли / як воно встановлене у вашому коді (перевірте, наприклад, тут гарне пояснення математичного значення насіння).

Для цього вам потрібно встановити насіння, виконавши:

random_state = np.random.RandomState(seed=your_favorite_seed_value)

Тоді важливо генерувати випадкові числа з random_state, а не з np.random. Тобто ви повинні зробити:

random_state.randint(...)

замість

np.random.randint(...) 

який створить новий екземпляр RandomState () і в основному використовує внутрішній годинник комп’ютера для встановлення насіння.

Я просто хочу пояснити щось щодо відповіді @Robert Kern на той випадок, якщо це незрозуміло. Навіть якщо ви все-таки використовуєте, RandomStateвам доведеться його ініціалізувати кожного разу, коли ви викликаєте випадковий метод numpy, як у прикладі Роберта, інакше ви отримаєте наступні результати.

Python 3.6.9 |Anaconda, Inc.| (default, Jul 30 2019, 19:07:31) 
[GCC 7.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> prng = np.random.RandomState(2019)
>>> prng.randint(-1, 2, size=10)
array([-1,  1,  0, -1,  1,  1, -1,  0, -1,  1])
>>> prng.randint(-1, 2, size=10)
array([-1, -1, -1,  0, -1, -1,  1,  0, -1, -1])
>>> prng.randint(-1, 2, size=10)
array([ 0, -1, -1,  0,  1,  1, -1,  1, -1,  1])
>>> prng.randint(-1, 2, size=10)
array([ 1,  1,  0,  0,  0, -1,  1,  1,  0, -1])