Numpy中如何在使用Python的random choice时指定随机种子

在本文中，我们将介绍如何在使用Python的numpy random choice时指定随机种子，以及为什么需要这样做。

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什么是随机种子？

随机数的产生是以特定算法为基础，通过不断变换初始值来得到的。这个初始值则被称为随机种子。在同一个随机种子下，所生成的随机数是确定的。

比如，你想要生成一组随机数来表示9个人的顺序排列，你使用numpy的random.choice函数，代码如下：

import numpy as np

names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave', 'Ellen', 'Frank', 'Grace', 'Hank', 'Irene']

orders = np.random.choice(names, size=9, replace=False)

print(orders)

运行多次后会得到不同的结果，可能是这样的：

['Irene' 'Frank' 'Hank' 'Grace' 'Ellen' 'Dave' 'Bob' 'Alice' 'Charlie']

或者是这样的：

['Dave' 'Irene' 'Frank' 'Bob' 'Ellen' 'Hank' 'Charlie' 'Grace' 'Alice']

这是因为numpy的random.choice函数在每次运行时都会生成不同的随机种子。如果想要得到相同的结果，我们就需要在每次生成随机数时指定相同的随机种子。

如何指定随机种子？

我们可以使用numpy.random.seed函数来设置随机种子。例如：

import numpy as np

names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave', 'Ellen', 'Frank', 'Grace', 'Hank', 'Irene']

np.random.seed(1234)   # 设置随机种子为1234

orders = np.random.choice(names, size=9, replace=False)

print(orders)

这里我们指定随机种子为1234，这意味着每次我们运行这段代码都可以得到相同的结果。它可能是这样的：

['Charlie' 'Irene' 'Bob' 'Dave' 'Ellen' 'Hank' 'Frank' 'Grace' 'Alice']

为什么需要指定随机种子？

指定随机种子在许多情况下是有用的。一个例子是当我们需要比较不同算法的性能时，我们需要使用相同的数据集，并且以相同的顺序进行操作。在这种情况下，我们可以使用相同的随机种子来生成相同的数据，以确保每次评估都是公平的。

另一个例子是当我们需要重新创建一个之前生成的结果时。如果我们保存了之前的随机种子，我们可以使用它来重新生成相同的结果。

总结

指定随机种子可以使我们在重复实验和比较算法性能方面更加方便。使用numpy的random.seed函数可以设置随机种子，以确保我们在每次生成随机数时获得相同的结果。