在測試的每次運行中生成一個相同的概率分佈

我正在測試一個算法，它有隨機輸入：作爲參考，輸入是一個浮點數序列，它與一些0和1一起壓縮（有相對較少的1秒）。在測試的每次運行中生成一個相同的概率分佈

最後，1的概率和位置都是隨機的。然而，這證明難以調試。

的概率根據狄利克雷分佈目前分佈：

import numpy.random as ran 

N=1024 
num_ones = 10 
probs = ran.dirichlet([1]*N) 
probs = num_ones*probs 
probs = probs 
probs = sorted(probs, reverse=True)

我意識到這可能很幼稚，但我誠實地有不知道的隨機數是如何生成的。我每次運行測試時如何使這些概率相同？

來源

2013-11-26 Tom Kealy

種子隨機數發生器？像'numpy.random.seed（42）'？ – thegrinner

你可能想檢查鏈接問題中的第二個答案，他建議使用'RandomState'而不是'.seed（）'並在註釋中解釋。 – thegrinner

呼叫

numpy.random.seed(x)

其中x是一個常數，你將在每次運行程序時相同的隨機樣本。

來源

2013-11-26 14:34:05 Max

您可以「隨機生成」隨機數生成器，使其在每次運行時生成相同的數字。

numpy.random.seed(123) # change the seed for different tests

來源

2013-11-26 14:34:09 FogleBird

在測試的每次運行中生成一個相同的概率分佈

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