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<分区>
我有一个关于 numpy 的随机问题，尤其是 shuffle 和 seed。
'seed'用于生成相同的随机序列。
'shuffle' 用于洗牌。
要以相同顺序打乱两个列表，此代码有效:
idx = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
idx2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
seed = np.random.randint(0, 100000)
np.random.seed(seed)
np.random.shuffle(idx)
np.random.seed(seed)
np.random.shuffle(idx2)
结果:
[1, 2, 3, 4, 5, 6] [1, 2, 3, 4, 5, 6]
[5, 3, 1, 2, 4, 6] [5, 3, 1, 2, 4, 6]
[1, 5, 3, 2, 4, 6] [1, 5, 3, 2, 4, 6]
[2, 5, 3, 4, 6, 1] [2, 5, 3, 4, 6, 1]
[2, 5, 6, 3, 4, 1] [2, 5, 6, 3, 4, 1]
[4, 5, 6, 1, 2, 3] [4, 5, 6, 1, 2, 3]
我可以检查这段代码是否运行良好。
...省略
已解决，但问题不明确。
重新定义简化版的问题:
idx = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
for i in range(10):
seed = np.random.randint(0, 10000)
idx2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
np.random.seed(seed)
np.random.shuffle(idx)
np.random.seed(seed)
np.random.shuffle(idx2)
然后，对于每次迭代，idx != idx2 是明确的。
- 问题是:为什么 idx 和 idx2 不一样？
但是，我没有注意到 idx2 的重新初始化。 (实际上，原始代码并不像这样简单 - 对于每次迭代，idx2 都会获取新的图像目录。 - 答案中的“imlist”与简化版本中的 idx2 的作用相同。)
看了@tel的评论，我发现了问题所在。 - idx 也应该重新初始化或只使用基于索引的改组。
固定版本
for i in range(10):
seed = np.random.randint(0, 10000)
idx2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
idx = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
np.random.seed(seed)
np.random.shuffle(idx)
np.random.seed(seed)
np.random.shuffle(idx2)
然后，idx == idx2 : True
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