我正在嘗試生成一個函式，該函式從均勻分布中生成亂數Number_Rand()，另一個生成給定種子的亂數Number_Rand_Seed()- 以便固定種子始終相同。但是，我呼叫了Number_Rand_Seed()里面的函式Number_Rand()，出于某種原因，種子也被用來在 中生成亂數Number_Rand()，所以它的輸出總是相同的。種子不應該是內部的區域變數Number_Rand_Seed()嗎？每次我呼叫 np.random 函式時，種子不應該“更新”嗎（參見，例如，這個答案）？那么我該怎么做才能“更新”里面的種子Number_Rand()并忽略 的種子Number_Rand_Seed()？
下面是一個例子：
def Number_Rand_Seed():
np.random.seed(300121)
a = np.random.uniform(0, 10)
return a
def Number_Rand():
a = Number_Rand_Seed()
b = np.random.uniform(0, 10)
return a, b
for i in range(3):
print(Number_Rand())
輸出是
(9.354120260352017, 2.552916103146633)
(9.354120260352017, 2.552916103146633)
(9.354120260352017, 2.552916103146633)
但我想要類似的東西
(9.354120260352017, 8.823425849537022)
(9.354120260352017, 5.950595370176398)
(9.354120260352017, 9.992406389398592)
uj5u.com熱心網友回復：
如果你想在設定后重置種子，你可以使用該功能：
numpy.random.seed()
它將種子更改為隨機值，如下所示：
def Number_Rand_Seed():
np.random.seed(300121)
a = np.random.uniform(0, 10)
return a
def Number_Rand():
a = Number_Rand_Seed()
np.random.seed()
b = np.random.uniform(0, 10)
return a, b
for i in range(3):
print(Number_Rand())
uj5u.com熱心網友回復：
在最近的 numpy 版本中，您可以使用np.random.default_rng.
在下面我使用它 for a，同時保留默認值 for b：
In [35]: def Number_Rand_Seed():
...: rng = np.random.default_rng(300121)
...: a = rng.uniform(0, 10)
...: return a
...:
...: def Number_Rand():
...: a = Number_Rand_Seed()
...: b = np.random.uniform(0, 10)
...: return a, b
...:
...: for i in range(3):
...: print(Number_Rand())
...:
(9.98668624527619, 2.7036401003521817)
(9.98668624527619, 9.154952983315784)
(9.98668624527619, 1.413705001678095)
In [36]: Number_Rand()
Out[36]: (9.98668624527619, 5.274283695955279)
或者rng在函式外定義一個“默認值” 。該rng中Number_Rand_Seed是區域的，不與干預rng外面定義。當然，如果我使用不同的名稱，代碼對人類來說會更清晰。
...: rng = np.random.default_rng()
...: def Number_Rand():
...: a = Number_Rand_Seed()
...: b = rng.uniform(0, 10)
...: return a, b
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