np.random.seed（）和np.random.RandomState（）之间的区别

我知道要播种numpy.random的随机性并能够复制它，我应该：

import numpy as np
np.random.seed(1234)

但是怎么 np.random.RandomState() 办？

如果要设置调用np.random...将使用的种子，请使用np.random.seed：

np.random.seed(1234)
np.random.uniform(0, 10, 5)
#array([ 1.9151945 ,  6.22108771,  4.37727739,  7.85358584,  7.79975808])
np.random.rand(2,3)
#array([[ 0.27259261,  0.27646426,  0.80187218],
#       [ 0.95813935,  0.87593263,  0.35781727]])

使用该类以避免影响全局numpy状态：

r = np.random.RandomState(1234)
r.uniform(0, 10, 5)
#array([ 1.9151945 ,  6.22108771,  4.37727739,  7.85358584,  7.79975808])

并且它像以前一样保持状态：

r.rand(2,3)
#array([[ 0.27259261,  0.27646426,  0.80187218],
#       [ 0.95813935,  0.87593263,  0.35781727]])

您可以使用以下命令查看“全局”类的状态：

np.random.get_state()

和您自己的类实例，具有：

r.get_state()

np.random.RandomState()构造一个随机数生成器。它对中的独立功能没有任何影响np.random，但必须明确使用：

>>> rng = np.random.RandomState(42)
>>> rng.randn(4)
array([ 0.49671415, -0.1382643 ,  0.64768854,  1.52302986])
>>> rng2 = np.random.RandomState(42)
>>> rng2.randn(4)
array([ 0.49671415, -0.1382643 ,  0.64768854,  1.52302986])

random.seed是一种填充random.RandomState容器的方法。

来自numpy文档：

numpy.random.seed(seed=None)

播种发电机。

初始化RandomState时将调用此方法。可以再次调用以重新生成发电机。有关详细信息，请参见RandomState。

class numpy.random.RandomState

Mersenne Twister伪随机数生成器的容器。

np.random.RandomState（）-提供基于不同概率分布的几种方法的类。
np.random.RandomState.seed（）-初始化RandomState（）时调用。