Python 如何同时生成多个具有不同种子的numpy随机生成对象 描述我的意思，考虑下面的虚拟例子： import numpy as np1 import numpy as np2 seed1 = 1 seed2 = 2 np1.random.seed(seed1) np2.random.seed(seed2)

其中

np1.random.normal（0，2，1）

返回一个值，而不管

seed2

是什么。（在本例中，这当然不起作用

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在有两个独立的随机生成对象的情况下，是否有这样的功能？

对于最新版本，您可以创建多个随机生成器。请参阅文档

为了举例说明，使用相同的种子制作2：

In [5]: r1 =np.random.default_rng(1)
In [6]: r2 =np.random.default_rng(1)

它们将生成相同的随机整数，而不会相互影响：

In [8]: r1.integers(0,10,5)
Out[8]: array([4, 5, 7, 9, 0])
In [9]: r2.integers(0,10,5)
Out[9]: array([4, 5, 7, 9, 0])

或多个

r1

序列：

In [10]: r1.integers(0,10,5)
Out[10]: array([1, 8, 9, 2, 3])
In [11]: r1.integers(0,10,5)
Out[11]: array([8, 4, 2, 8, 2])
In [12]: r1.integers(0,10,5)
Out[12]: array([4, 6, 5, 0, 0])

与Out相同[10]

In [13]: r2.integers(0,10,5)
Out[13]: array([1, 8, 9, 2, 3])

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是的，使用np.random.RandomState该示例使用42作为两个示例的种子，但您当然可以将其中一个设置为1，另一个设置为2。请注意，numpy.random.RandomState是从numpy 1.17开始的遗留类。该版本引入了新的随机生成器系统以及numpy.random.generator。请参阅。最新的随机数包l你可以创建多个独立的随机数生成器。如果你能投票支持我的问题，我会很高兴，这样我就不会被暂停。。。