Python 比较使用随机排列的Numpy和Matlab代码

由于随机数状态，我在比较两个代码的输出时遇到问题

我将MATLAB

randperm

函数与等价的

numpy.random.permutation

函数的输出进行比较，但是，即使我使用MATLAB

rand（'twister'，0）

和python

numpy.random.seed（0）

将种子设置为相同的值，我也会获得不同的置换

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我不得不说，如果种子设置如上所述，MATLAB的

rand

和numpy

numpy.random.rand

的结果是相同的。

这是一个常见问题。虽然随机数生成器相同，但将随机数流转换为随机排列的函数不同。没有描述预期结果的指定标准算法

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要解决此问题，您必须在两种工具中使用相同的库。

它们可能使用不同的随机数生成算法。在这种情况下，即使种子相同，输出也会不同。如果只需要与代码进行比较，可以使用Matlab或Python输出足够数量的随机排列，并将它们保存到文件中。然后另一个版本可以从文件中读取值。这可能是最简单的解决方法。一些建议如何做到这一点？有很多可能性。我不知道你打算做什么，所以我不能给你推荐。我想到了一些想法：1）从相关的matlab函数生成一个dll，从python调用它2）从m函数创建一个独立的exe，从python调用它3）通过com或类似的自动化调用m函数4）使用system shell调用matlab中的python代码5）使用matlab中的

org.python.util.PythonInterpreter

访问python。只需在python和matlab中以完全相同的方式实现您自己的排列算法，当然，你可以在网上找到一些食谱。