Ich habe ein ziemlich großes Programm, in dem ich Funktionen aus dem randomModul in verschiedenen Dateien verwende. Ich möchte in der Lage sein, den zufälligen Startwert einmal an einer Stelle festzulegen, damit das Programm immer die gleichen Ergebnisse zurückgibt. Kann das überhaupt erreicht werden python?
Antworten:
Das Haupt-Python-Modul, das ausgeführt wird, sollte import randomund wird aufgerufen random.seed(n)- dies wird von allen anderen Importen gemeinsam genutzt, randomsolange an einer anderen Stelle der Startwert nicht zurückgesetzt wird.
randomCode auf Modulebene aufrufen , den Sie in main importieren, bevor Sie in random.seed(n)in main gelangen, werden diese Aufrufe vor dem Seed ausgeführt und sind daher zeitlich festgelegt und effektiv nicht reproduzierbar zufällig.
random.Random()Konstruktor zusätzliche Zufallszahlengeneratoren mit unabhängigem Status erstellen und diese verwenden, wenn eine strikte Reproduzierbarkeit wichtig ist.
Der Kommentar von zss sollte als tatsächliche Antwort hervorgehoben werden:
Eine andere Sache, auf die die Leute achten sollten: Wenn Sie verwenden
numpy.random, müssen Sienumpy.random.seed()den Samen setzen. Mitrandom.seed()wird nicht der Startwert für Zufallszahlen festgelegt, aus denen generiert wirdnumpy.random. Das verwirrte mich eine Weile. -zss
random module, sagen wir Funktion random.choices()und dann weiter unten an einem anderen Punkt des numpyZufallszahlengenerators verwenden, sagen np.random.normal()wir , Sie müssen den Startwert für beide Module festlegen. Was ich normalerweise mache, ist, ein paar Zeilen in meinem main.pyLike zu habenrandom.seed(my_seed) und zu haben np.random.seed(my_seed). Ein großes
set_random_seed()für Salbei.
Jon Clements beantwortet so ziemlich meine Frage. Es war jedoch nicht das eigentliche Problem: Es stellte sich heraus, dass der Grund für die Zufälligkeit meines Codes die numpy.linalg SVD war, da sie bei schlecht konditionierten Matrizen nicht immer die gleichen Ergebnisse liefert !!
Überprüfen Sie dies in Ihrem Code, wenn Sie dieselben Probleme haben!
Aufbauend auf früheren Antworten: Beachten Sie, dass viele Konstrukte unterschiedliche Ausführungspfade aufweisen können, selbst wenn alle Seeds gesteuert werden.
Ich dachte " Nun, ich habe meine Seeds so gesetzt, dass sie immer gleich sind und ich keine sich ändernden / externen Abhängigkeiten habe, daher sollte der Ausführungspfad meines Codes immer der gleiche sein ", aber das ist falsch.
Das Beispiel, das mich gebissen hat, war list(set(...)), wo die resultierende Reihenfolge abweichen kann.
Eine wichtige Einschränkung ist, dass Wörterbuchschlüssel für Python-Versionen vor 3.7 nicht deterministisch sind. Dies kann zu Zufälligkeiten im Programm oder sogar zu einer anderen Reihenfolge führen, in der die Zufallszahlen generiert werden, und daher zu nicht deterministischen Zufallszahlen. Fazit Update Python.
Sie können dies ziemlich einfach garantieren, indem Sie Ihren eigenen Zufallszahlengenerator verwenden.
Wählen Sie einfach drei größere Primzahlen aus (vorausgesetzt, dies ist keine Kryptografieanwendung) und schließen Sie sie an a, b und c an: a = ((a * b)% c) Dies ergibt ein Rückkopplungssystem, das ziemlich zufällige Daten erzeugt. Beachten Sie, dass nicht alle Primzahlen gleich gut funktionieren, aber wenn Sie nur eine Simulation durchführen, sollte dies keine Rolle spielen - alles, was Sie für die meisten Simulationen wirklich benötigen, ist ein Durcheinander von Zahlen mit einem Muster (pseudozufällig, denken Sie daran), das komplex genug ist Es stimmt in keiner Weise mit Ihrer Anwendung überein.
Knuth spricht darüber.