Question

我有一个关于随机数（特别是随机播放和种子）的问题。

'seed'用于生成相同的随机序列。

“随机播放”用于混排某些内容。

要以相同顺序随机排列两个列表，此代码可以正常工作：

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]

我可以检查一下此代码是否工作正常。

...省略

已解决，但问题不清楚。
重新定义简化版本中的问题：

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都是清除的。
-问题是这样的：为什么idx和idx2不相同？

但是，我没有注意到idx2的重新初始化。（实际上，原始代码并非如此简单-每次迭代，idx2都会获得新的图像目录。-答案中的“ imlist”在简化版本中起着与idx2相同的作用。）

阅读@tel的评论后，我发现了问题。 -idx也应该重新初始化，或者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：是

Answer 1

因此，正如您所说，对imlist所做的更改似乎引起了混乱。 ix1和ix2彼此继续保持同步变化，但是imlist的顺序在每个循环开始时都会刷新。例如，由于ix1和imlist在大多数循环（除了第一个循环）的开始都以不同的顺序开始，所以毫无疑问，随机播放将以不同的顺序将它们置于随机种子。

奇怪的Numpy随机混洗和种子

1 个答案: