Python 在每次运行测试时生成相同的概率分布

我正在测试一个算法，它有随机输入：作为参考，输入是一个浮点数序列，加上一些0和1（相对较少的1）

最后，1的概率和位置都是随机的。然而，这很难调试

概率目前按照狄里克莱分布分布：

import numpy.random as ran

N=1024
num_ones = 10
probs = ran.dirichlet([1]*N)
probs = num_ones*probs
probs = probs
probs = sorted(probs, reverse=True)

我意识到这可能很幼稚，但我真的不知道随机数是如何产生的。如何在每次运行测试时使这些概率相同？

调用

numpy.random.seed(x)

其中，

x

是一个常数，每次运行程序时都会有相同的随机样本。

您可以“种子”随机数生成器，使其在每次运行时生成相同的数字

numpy.random.seed(123) # change the seed for different tests

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给随机数发生器种子？比如

numpy.random.seed（42）

？你可能想检查链接问题中的第二个答案，他建议只在

.seed（）上使用
RandomState
，并在注释中解释。