Créez systématiquement le même tableau numpy aléatoire

J'attends qu'un autre développeur termine un morceau de code qui renverra un tableau np de forme (100,2000) avec des valeurs de -1,0 ou 1.

En attendant, je souhaite créer au hasard un tableau des mêmes caractéristiques afin de pouvoir avoir une longueur d'avance sur mon développement et mes tests. Le fait est que je veux que ce tableau créé au hasard soit le même à chaque fois, de sorte que je ne teste pas contre un tableau qui ne cesse de changer sa valeur à chaque fois que je réexécute mon processus.

Je peux créer mon tableau comme ça, mais y a-t-il un moyen de le créer pour qu'il soit le même à chaque fois. Je peux décaper l'objet et le décoller, mais je me demande s'il existe un autre moyen.

r = np.random.randint(3, size=(100, 2000)) - 1

Il suffit de semer le générateur de nombres aléatoires avec une valeur fixe, par exemple

numpy.random.seed(42)

De cette façon, vous obtiendrez toujours la même séquence de nombres aléatoires.

Créez votre propre instance de numpy.random.RandomState()avec la graine choisie. Ne l'utilisez numpy.random.seed()que pour contourner des bibliothèques inflexibles qui ne vous permettent pas de transmettre votre propre RandomStateinstance.

[~]
|1> from numpy.random import RandomState

[~]
|2> prng = RandomState(1234567890)

[~]
|3> prng.randint(-1, 2, size=10)
array([ 1,  1, -1,  0,  0, -1,  1,  0, -1, -1])

[~]
|4> prng2 = RandomState(1234567890)

[~]
|5> prng2.randint(-1, 2, size=10)
array([ 1,  1, -1,  0,  0, -1,  1,  0, -1, -1])

Si vous utilisez d'autres fonctions reposant sur un état aléatoire, vous ne pouvez pas simplement définir une valeur de départ globale, mais plutôt créer une fonction pour générer votre liste aléatoire de nombres et définir la valeur de départ comme paramètre de la fonction. Cela ne dérangera aucun autre générateur aléatoire dans le code:

# Random states
def get_states(random_state, low, high, size):
    rs = np.random.RandomState(random_state)
    states = rs.randint(low=low, high=high, size=size)
    return states

# Call function
states = get_states(random_state=42, low=2, high=28347, size=25)

Il est important de comprendre quelle est la graine d'un générateur aléatoire et quand / comment elle est définie dans votre code (vérifiez par exemple ici pour une belle explication de la signification mathématique de la graine).

Pour cela, vous devez définir la graine en faisant:

random_state = np.random.RandomState(seed=your_favorite_seed_value)

Il est alors important de générer les nombres aléatoires à partir de random_state et non de np.random. Ie vous devriez faire:

random_state.randint(...)

au lieu de

np.random.randint(...) 

qui créera une nouvelle instance de RandomState () et utilisera essentiellement l'horloge interne de votre ordinateur pour définir la graine.

Je veux juste clarifier quelque chose en ce qui concerne la réponse @Robert Kern au cas où cela ne serait pas clair. Même si vous utilisez le, RandomStatevous devrez l'initialiser chaque fois que vous appelez une méthode aléatoire numpy comme dans l'exemple de Robert, sinon vous obtiendrez les résultats suivants.

Python 3.6.9 |Anaconda, Inc.| (default, Jul 30 2019, 19:07:31) 
[GCC 7.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> prng = np.random.RandomState(2019)
>>> prng.randint(-1, 2, size=10)
array([-1,  1,  0, -1,  1,  1, -1,  0, -1,  1])
>>> prng.randint(-1, 2, size=10)
array([-1, -1, -1,  0, -1, -1,  1,  0, -1, -1])
>>> prng.randint(-1, 2, size=10)
array([ 0, -1, -1,  0,  1,  1, -1,  1, -1,  1])
>>> prng.randint(-1, 2, size=10)
array([ 1,  1,  0,  0,  0, -1,  1,  1,  0, -1])