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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/
我编写了一个函数来随机从 [-10,10] 中获取一对。 import System.Random main = do { s State g a randomSt = S
好的,我了解如何在 Scala 中实现随机数生成器以及如何设置生成的随机数的上限,但我对如何更改下限感到困惑。例如: var computerGuess= scala.util.Random
我写了一个函数来从 [-10,10] 中随机得到一对。 import System.Random main = do { s State g a randomSt = St
很难说出这里要问什么。这个问题模棱两可、含糊不清、不完整、过于宽泛或夸夸其谈,无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开,visit the help center . 关闭 1
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这个问题已经有答案了: Why do I always get the same sequence of random numbers with rand()? (12 个回答) 已关闭 9 年前。
我看到这个问题可能已经在这里得到回答:Random using WELL512 但是,它对用户不太友好,也没有提供如何在“真实世界”的代码片段中使用它的示例。 这是我目前拥有的: #define m
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在以下位置:http://www.fredosaurus.com/notes-cpp/misc/random.html 它提到如果我们想生成一个1-10范围内的随机数,我们可以这样做: r = (ra
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利用oracle的dbms_random包结合rownum来实现,示例如下,随机取499户: select * from ( select * from busi.t_ar_
我需要获取随机数,但它不应该等于之前的数字。这是我的一段代码。但这不起作用。 function getNumber(){ var min = 0; var max = 4; var i;
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function getRandomArbitrary(min, max) { var r = Math.floor(Math.random() * (max - min + 1) + m
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!