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Python随机数生成对于相同的种子是不同的

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-03 20:42:00 30 4
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我正在编写一些蒙特卡洛代码(Python 3.7),但我无法找出为什么使用相同的随机种子得到不同的结果。

我已将范围缩小到开始获得同一种子的随机结果变化的函数。我创建了一个 rng = random.Random() 实例,以确保其他导入不会干扰 random.seed。我还使用我使用的导入测试了一系列随机数(只有第三方是 numpy),这似乎也不是问题。我的代码也不是多线程的。

我通过以下方式设置我的 rng:

rng = random.Random()
rng.seed(123)

变化是从这个函数开始的(而且变化似乎有一个模式,它可以在某些运行中保持一致,然后在某些运行中变化 - 来回):

def create_self_avoiding_walk(radii, origin, rng, max_iterations=10000):
assert len(radii) > 0
previous_radii = radii[0]
previous_coords = origin
new_coord_map = np.zeros((len(radii), 3))
new_coord_map[0] = origin
for i, radius in enumerate(radii):
if i == 0:
continue
r = radius + previous_radii
for iteration in range(0, max_iterations):
theta = rng.uniform(0, 2 * np.pi)
z = rng.uniform(-r, r)
x = np.sqrt((r ** 2 - z ** 2)) * np.cos(theta)
y = np.sqrt((r ** 2 - z ** 2)) * np.sin(theta)

x += previous_coords[0]
y += previous_coords[1]
z += previous_coords[2]

proposed_coords = [x, y, z]

if coordinate_clash(np.array(proposed_coords), np.array(new_coord_map[:i]), radius, radii[:i]) is False:
new_coord_map[i] = [x, y, z]
previous_coords = [x, y, z]
break
if iteration == max_iterations - 1: # Was unable to find non-clashing structure
return np.array([])
return new_coord_map

coordinate_clash 调用以下函数:

@overload(np.float64, np.float64, np.float64, np.float64, np.float64, np.float64, float, float)
def coordinate_clash(x1, y1, z1, x2, y2, z2, radius1, radius2):
return ((x1 - x2) ** 2) + ((y1 - y2) ** 2) + ((z1 - z2) ** 2) < (
(radius1 + radius2) ** 2) - 1e-15 # Float PRECISION


@overload(np.ndarray, np.ndarray, float, float)
def coordinate_clash(vec1, vec2, radius1, radius2):
return coordinate_clash(vec1[0], vec1[1], vec1[2], vec2[0], vec2[1], vec2[2], radius1, radius2)


@overload(np.ndarray, np.ndarray, float, list)
def coordinate_clash(vec1, mat, radius1, radii):
for row, radius_entry in zip(mat, radii):
if coordinate_clash(vec1, row, radius1, radius_entry):
return True
return False

任何人都可以识别上述代码中的任何内容,这些内容会导致同一种子的随机序列变得不一致吗?

最佳答案

我现在已经解决了这个问题。我找错地方了。我的随机实例运行正常。然而,我读取和解析数据集的地方是以不同的顺序解析的,这导致了随机数生成中出现的波动。罪魁祸首正在循环运行set(data)设置我的数据存储。看来set()不强制执行该顺序,因此它会在不同的运行中发生变化。因此,可以使用sorted(set(data))直接解决这个问题。 。

关于Python随机数生成对于相同的种子是不同的,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56807510/

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