Python 通过numpy.random.seed的随机种子集是否跨子模块维护？

如果我为我的RNG设置一个种子，例如

numpy.random.seed（0）

，然后我调用一个子模块，RNG的状态会保持吗

e、 g

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父进程设置的numpy状态是否会被子进程使用？

在测试中，似乎numpy的RNG状态由子进程维护。

种子是所有使用

numpy

的全局值。因此，只要子模块没有对其重新设定种子，或者不确定地从中提取值（在推进旧种子的基础上有效地将其调整为新种子），那么种子将被保留

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大多数PRNG库的行为都是这样的，因为替代方案是毫无用处的；对于可重复的测试，您希望能够设置一次种子，并使所有内容都依赖于稳定的种子。如果存在每个模块种子，则测试模块无法为正在测试的模块使用的PRNG种子。

Python的设计很有帮助。导入的模块是单例的，在其他位置重新导入会返回对同一模块的引用。@markransem:Yup。

reload

函数可能会稍微弄乱这一点，手动弄乱

sys.modules

，但这种胡说八道只会出现在交互式会话中，而不会出现在“真实”代码中。

# some_lib.py
def do_thing():
  return numpy.random.rand()

# parent module
import some_lib
numpy.seed(0)
...
some_lib.do_thing()