Метод seed

Метод seed класса RandomState устанавливает начальное зерно для генератора псевдослучайных чисел. При одинаковом значении зерна генератор будет выдавать одну и ту же последовательность случайных чисел, что важно для воспроизводимости результатов экспериментов. Метод принимает целое неотрицательное число в качестве параметра.

Синтаксис

np.random.RandomState.seed(seed)

Пример

Давайте создадим экземпляр RandomState с явным указанием зерна и получим случайные числа:

import numpy as np

rng = np.random.RandomState(42)
arr = rng.random(5)
print(arr)

Результат выполнения кода:

[0.37454012 0.95071431 0.73199394 0.59865848 0.15601864]

Пример

Покажем, что при одинаковом зерне последовательности совпадают:

import numpy as np

rng1 = np.random.RandomState(123)
rng2 = np.random.RandomState(123)
arr1 = rng1.randint(0, 100, 3)
arr2 = rng2.randint(0, 100, 3)
print(arr1)
print(arr2)

Результат выполнения кода:

[66 92 98]
[66 92 98]

Пример

Метод seed можно использовать для переустановки генератора в процессе работы:

import numpy as np

rng = np.random.RandomState(1)
arr1 = rng.choice(10, 3)
print(arr1)
rng.seed(1)
arr2 = rng.choice(10, 3)
print(arr2)

Результат выполнения кода:

[5 8 9]
[5 8 9]

Смотрите также

класс RandomState,
который управляет генерацией случайных чисел
метод rand,
который генерирует случайные числа из равномерного распределения
метод randint,
который генерирует случайные целые числа
метод permutation,
который перемешивает последовательность случайным образом