Python 如何在numpy中设置固定的随机种子？

我一直相信，播种总会得到同样的结果。但是我每次都得到不同的结果。如何设定种子，使我们每次都得到相同的结果

以下是MWE：

import numpy as np
import pandas as pd


random_state = 100
np.random.state = random_state
np.random.seed = random_state

mu, sigma = 0, 0.25
eps = np.random.normal(mu,sigma,size=100)
print(eps[0])

我每次都得到不同的结果

更新： 我不能使用np.random.seed（xxx）

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np.random.seed

是一个函数，您需要调用它，而不是将其赋值。例如：

np.random.seed(42)

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np.random.seed

是全局设置随机状态的函数。作为替代方案，您还可以使用

np.random.RandomState（x）

实例化随机状态类以在本地获得再现性。根据您的代码，我提供了一个替代选项，如下所示

import numpy as np
random_state = 100
rng=np.random.RandomState(random_state )
mu, sigma = 0, 0.25
eps = rng.normal(mu,sigma,size=100) # Difference here
print(eps[0])

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有关

np.random.seed

和

np.random.RandomState

的更多详细信息，可以找到。

np.random.seed（42）

-这是一个可能与@SpghttCd重复的函数，答案使用np.random.seed（42），但在我的情况下，该函数不起作用。@update，因为通过将

100

设置为

100，您已经重写了
np.random.seed
。关闭所有内容并重新开始，但不覆盖。或者试试
del np.random.seed
OH！我知道了，非常感谢。