Python 随机使用状态和种子？

Question

播种 Python 的内置（伪）随机数生成器将允许我们在每次使用该种子时获得相同的响应 -- documentation here。而且我听说保存生成器的内部状态可以降低重复先前输入值的可能性。这是必要的吗？也就是说，下面代码中的 getState() 和 setState() 是否不必要，以便每次我使用 "foo" 播种时获得相同的结果？

import random
...
state = random.getstate()
random.seed("foo")
bitmap = random.sample(xrange(100), 10)
random.setstate(state)
return bitmap

Answer 1

不，设置种子或状态就足够了：

import random

# set seed and get state
random.seed(0)
orig_state = random.getstate()

print random.random()
# 0.8444218515250481

# change the RNG seed
random.seed(1)
print random.random()
# 0.13436424411240122

# setting the seed back to 0 resets the RNG back to the original state
random.seed(0)
new_state = random.getstate()
assert new_state == orig_state

# since the state of the RNG is the same as before, it will produce the same
# sequence of pseudorandom output
print random.random()
# 0.8444218515250481

# we could also achieve the same outcome by resetting the state explicitly
random.setstate(orig_state)
print random.random()
# 0.8444218515250481

以编程方式设置种子通常比显式设置 RNG 状态更方便。

Answer 2

设置任何种子或状态都足以使随机化可重复。区别在于种子可以在代码中任意设置，就像在您的示例中，使用 "foo"，而 getstate() 和 setstate() 可用于两次获得相同的随机序列，序列仍然是不确定的。

Python 随机使用状态和种子？

Python random use both state and seed?

python

random

random-seed