numpy和random work中的种子函数是否需要在每个模块中设置？
Does the seed function in numpy and random work need to be set in every module?
我在打电话
np.random.seed(seed)
random.seed(seed)
在 __main__ 模块中 foo.py。该模块调用另一个模块 bar.py，该模块也使用 np.random 和 random 的结果。后者是否也需要设置种子？
没有。使用 np.random.seed(...) 设置全局随机状态。
通常这是不可取的。您可能更喜欢在代码中使用 np.random.RandomState() 实例，这样您就不会在运行时为所有其他库代码播种 PRNG。
我在打电话
np.random.seed(seed)
random.seed(seed)
在 __main__ 模块中 foo.py。该模块调用另一个模块 bar.py，该模块也使用 np.random 和 random 的结果。后者是否也需要设置种子？
没有。使用 np.random.seed(...) 设置全局随机状态。
通常这是不可取的。您可能更喜欢在代码中使用 np.random.RandomState() 实例，这样您就不会在运行时为所有其他库代码播种 PRNG。