Crea costantemente lo stesso array numpy casuale

Sto aspettando che un altro sviluppatore finisca un pezzo di codice che restituirà un array np di forma (100,2000) con valori di -1,0 o 1.

Nel frattempo, voglio creare in modo casuale un array delle stesse caratteristiche in modo da poter ottenere un vantaggio sul mio sviluppo e test. Il fatto è che voglio che questo array creato in modo casuale sia lo stesso ogni volta, in modo da non testare un array che continua a cambiare il suo valore ogni volta che riesco a eseguire il mio processo.

Posso creare il mio array in questo modo, ma c'è un modo per crearlo in modo che sia lo stesso ogni volta. Posso mettere in salamoia l'oggetto e rimuoverlo, ma chiedendomi se c'è un altro modo.

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

Basta seminare il generatore di numeri casuali con un valore fisso, ad es

numpy.random.seed(42)

In questo modo, otterrai sempre la stessa sequenza di numeri casuali.

Crea la tua istanza di numpy.random.RandomState()con il seme scelto. Non utilizzare numpy.random.seed()tranne per aggirare le librerie inflessibili che non ti consentono di passare la tua RandomStateistanza.

[~]
|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])

Se stai usando altre funzioni che si basano su uno stato casuale, non puoi semplicemente impostare e seme generale, ma dovresti invece creare una funzione per generare il tuo elenco casuale di numeri e impostare il seme come parametro della funzione. Questo non disturberà nessun altro generatore casuale nel codice:

# 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)

È importante capire qual è il seme di un generatore casuale e quando / come è impostato nel codice (controlla ad esempio qui per una bella spiegazione del significato matematico del seme).

Per questo è necessario impostare il seme facendo:

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

È quindi importante generare i numeri casuali da random_state e non da np.random. Cioè dovresti fare:

random_state.randint(...)

invece di

np.random.randint(...) 

che creerà una nuova istanza di RandomState () e fondamentalmente utilizzerà l'orologio interno del computer per impostare il seme.

Voglio solo chiarire qualcosa riguardo alla risposta di @Robert Kern nel caso in cui non fosse chiaro. Anche se usi il, RandomStatedovresti inizializzarlo ogni volta che chiami un metodo casuale numpy come nell'esempio di Robert, altrimenti otterrai i seguenti risultati.

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])