установить случайную начальную программу в Python

83

У меня довольно большая программа, в которой я использую функции из randomмодуля в разных файлах. Я хотел бы иметь возможность установить случайное начальное число один раз в одном месте, чтобы программа всегда возвращала одни и те же результаты. Можно ли этого достичь python?

python random seed

— Миша Обрехт
источник

121

Основной запущенный модуль python должен import randomвызывать и вызывать random.seed(n)- он распределяется между всеми другими импортируемыми объектами до randomтех пор, пока где-то еще не сбрасывается семя.

— Джон Клементс
источник

3

Могу ли я сбросить сид где-нибудь, не зная об этом? потому что установка семени один раз в главном файле не помогает

— Миша Обрехт

1

@MischaObrecht, я так думаю - семя инициализируется только при первом импорте случайного модуля - если он импортирован более одного раза, он не будет выполнять инициализацию и сбрасывать семя - поэтому где-то в вашем коде должен быть явный вызов

— Джон Клементс

3

Если вы вызываете методы из randomкода уровня модуля, который вы импортируете в main, до того, как вы random.seed(n)перейдете в main, то эти вызовы будут выполняться перед семенем, поэтому они будут отсортированы по времени и фактически не воспроизводятся случайный.

— Рассел Борогов

13

Если выясняется, что какой-то сторонний код повторно заполняет ГСЧ (маловероятно, но возможно), обратите внимание, что вы можете создать дополнительные генераторы случайных чисел с независимым состоянием через random.Random()конструктор и использовать их, когда важна строгая воспроизводимость.

— Рассел Борогов

У меня это не работает. И у меня нет воспроизводимого кода. Полагаю, мне придется проверить документацию по всем импортированным библиотекам ... (см. Stackoverflow.com/questions/37886997/…

— B Furtado

36

Комментарий zss должен быть выделен как фактический ответ:

Еще одна вещь, о которой следует остерегаться: если вы используете numpy.random, то вам нужно использовать numpy.random.seed()для установки семени. Использование random.seed()не установит начальное число для случайных чисел, сгенерированных из numpy.random. Это меня на время смутило. -zss

— Сида Чжоу
источник

Абсолютно верно, если где-то в вашем приложении вы используете случайные числа из random module, скажем, функции, random.choices()а затем в какой-то другой точке numpyгенератора случайных чисел, скажем, np.random.normal()вам нужно установить начальное число для обоих модулей. Что я обычно делаю, так это добавляю пару строк в мои main.pyлайки random.seed(my_seed)и np.random.seed(my_seed). Kudos to zss

— Aenaon

У Sage аналогичная проблема, поскольку его PRNG отличается от Python и numpy. Используйте set_random_seed()для Sage.

— Брент Баккала

8

В начале вызова приложения random.seed(x)убедитесь, что x всегда одинаково. Это гарантирует, что последовательность псевдослучайных чисел будет одинаковой при каждом запуске приложения.

— Химера
источник

3

Джон Клементс в значительной степени отвечает на мой вопрос. Однако это не было реальной проблемой: оказалось, что причиной случайности моего кода был SVD numpy.linalg, потому что он не всегда дает одинаковые результаты для плохо подготовленных матриц !!

Поэтому обязательно проверьте это в своем коде, если у вас такие же проблемы!

— Миша Обрехт
источник

23

Еще одна вещь, о которой следует остерегаться: если вы используете numpy.random, вам нужно использовать numpy.random.seed () для установки семени. Использование random.seed () не устанавливает начальное число для случайных чисел, сгенерированных из numpy.random. Это меня на время смутило.

— zss

1

Основываясь на предыдущих ответах: имейте в виду, что многие конструкции могут расходиться по пути выполнения, даже если все начальные числа находятся под контролем.

Я думал: « Ну, я установил свои семена так, чтобы они всегда были одинаковыми, и у меня нет изменяющихся / внешних зависимостей, поэтому путь выполнения моего кода всегда должен быть одинаковым », но это было неправильно.

Пример, который меня укусил, был list(set(...)), где итоговый порядок может отличаться.

— JBSnorro
источник

Хорошая мысль, это раньше меня сжигало. Также такие вещи, как получение результатов из базы данных, они также возвращаются не по порядку (случайным образом), если вы не укажете иное,

— Джастин Фурунесс

0

Одно важное предостережение заключается в том, что для версий python до 3.7 ключи словаря не являются детерминированными. Это может привести к случайности в программе или даже к иному порядку, в котором генерируются случайные числа и, следовательно, недетерминированным случайным числам. Вывод обновления питона.

— Давуд Тагави-Нежад
источник

-14

Вы можете легко гарантировать это, используя собственный генератор случайных чисел.

Просто выберите три больших простых числа (если это не криптографическое приложение) и вставьте их в a, b и c: a = ((a * b)% c) Это дает систему обратной связи, которая производит довольно случайные данные. Обратите внимание, что не все простые числа работают одинаково хорошо, но если вы просто проводите моделирование, это не имеет значения - все, что вам действительно нужно для большинства симуляций, - это беспорядок чисел с достаточно сложным шаблоном (псевдослучайным, помните), чтобы он каким-то образом не соответствует вашему приложению.

Кнут говорит об этом.

— user1277476
источник

10

Сворачивать свои собственные нет необходимости, потому что Python имеет отличные средства случайных чисел в своей стандартной библиотеке, и очень легко создать действительно плохой генератор, если вы не знаете, что делаете.

— Рассел Борогов

6

Я согласен, что это довольно плохое решение: в моделировании Монте-Карло (какова моя программа), где обычно собираются миллионы образцов, коррелированные случайные числа (происходящие из плохого генератора) могут легко испортить ваши результаты !!

— Mischa Obrecht

Вы имеете в виду, Кнут все время об этом говорит? Даже сейчас?

— означает-к-значению