我有一个相当大的程序，在这里我使用random模块中不同文件中的函数。我希望能够在一个位置设置一次随机种子，以使程序始终返回相同的结果。可以做到python吗？
我有一个相当大的程序，在这里我使用random模块中不同文件中的函数。我希望能够在一个位置设置一次随机种子，以使程序始终返回相同的结果。可以做到python吗？
Answers:
运行的主要python模块应该import random并调用random.seed(n)-random只要其他位置未重置种子，其他所有导入都可以共享该模块。
random模块级代码中调用方法，即要在main中导入，则在进入in main之前random.seed(n)，这些调用将在种子之前进行，因此将花费时间，并且有效地不可复制随机。
random.Random()构造函数创建具有独立状态的其他随机数生成器，并在严格可重复性很重要的情况下使用它们。
zss的评论应突出显示为实际答案：
人们要注意的另一件事：如果使用
numpy.random，则需要使用numpy.random.seed()设置种子。使用random.seed()不会为从生成的随机数设置种子numpy.random。这让我有些困惑。-zss
random module说一个函数random.choices()，然后再进一步降低numpy随机数生成器的其他位置，假设np.random.normal()您必须为两个模块都设置种子。我通常做的是有一对夫妇在我行的main.py像random.seed(my_seed)和np.random.seed(my_seed)。zss的荣誉
set_random_seed()贤者。
乔恩·克莱门茨（Jon Clements）几乎回答了我的问题。但这不是真正的问题：事实证明，我的代码具有随机性的原因是numpy.linalg SVD，因为对于条件恶劣的矩阵，它并不总是产生相同的结果！
因此，如果您遇到相同的问题，请务必在代码中进行检查！
基于先前的答案：请注意，即使所有种子都受到控制，许多构造也可以使执行路径有所不同。
我当时在想：“好吧，我设置好种子，使它们始终相同，并且没有更改/外部依赖关系，因此我的代码的执行路径应始终相同”，但这是错误的。
困扰我的示例是 list(set(...))，结果顺序可能有所不同。
您可以使用自己的随机数生成器轻松保证这一点。
只需选择三个比较大的素数（假设这不是密码应用程序），然后将它们插入到a，b和c中即可：a =（（a * b）％c）这将提供一个生成相当随机数据的反馈系统。请注意，并非所有质数都能很好地工作，但是如果您只是在进行模拟，那没关系-大多数模拟的真正需要是一个杂乱无章的数字，其模式（伪随机，记住）足够复杂，以至于它在某种程度上与您的应用程序不匹配。
努斯谈到了这一点。