Последовательно создавайте один и тот же случайный массив numpy

Я жду, пока другой разработчик завершит фрагмент кода, который вернет массив np формы (100,2000) со значениями -1,0 или 1.

А пока я хочу случайным образом создать массив с одинаковыми характеристиками, чтобы иметь возможность начать разработку и тестирование. Дело в том, что я хочу, чтобы этот случайно созданный массив был каждый раз одинаковым, поэтому я не тестирую массив, который постоянно меняет свое значение каждый раз, когда я повторно запускаю свой процесс.

Я могу создать свой массив таким образом, но есть ли способ создать его, чтобы он каждый раз был одинаковым. Я могу мариновать объект и расстегивать его, но мне интересно, есть ли другой способ.

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

Просто введите в генератор случайных чисел фиксированное значение, например

numpy.random.seed(42)

Таким образом, вы всегда будете получать одну и ту же последовательность случайных чисел.

Создайте свой собственный экземпляр numpy.random.RandomState()с выбранным вами семенем. Не используйте, numpy.random.seed()кроме как для работы с негибкими библиотеками, которые не позволяют вам передавать ваш собственный RandomStateэкземпляр.

[~]
|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])

Если вы используете другие функции, полагающиеся на случайное состояние, вы не можете просто установить общее начальное число, а вместо этого должны создать функцию для генерации случайного списка чисел и установить начальное значение в качестве параметра функции. Это не повлияет на другие генераторы случайных чисел в коде:

# 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)

Важно понимать, что такое семя случайного генератора и когда / как оно установлено в вашем коде (посмотрите, например, здесь, чтобы получить хорошее объяснение математического значения семени).

Для этого вам нужно установить семя, выполнив:

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

Затем важно генерировать случайные числа из random_state, а не из np.random. Т.е. вам следует сделать:

random_state.randint(...)

вместо того

np.random.randint(...) 

который создаст новый экземпляр RandomState () и в основном будет использовать внутренние часы вашего компьютера для установки семени.

Я просто хочу кое-что прояснить в отношении ответа @Robert Kern на случай, если это неясно. Даже если вы используете, RandomStateвам придется инициализировать его каждый раз, когда вы вызываете случайный метод numpy, как в примере Роберта, иначе вы получите следующие результаты.

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])