Есть ли способ узнать, какое семя Python используется для засева его генератора случайных чисел?
Я знаю, что могу указать собственное семя, но я вполне доволен, что Python управляет им. Но, я хочу знать, какое семя оно использовало, так что, если мне нравятся результаты, которые я получаю в определенном запуске, я мог бы воспроизвести этот запуск позже. Если бы у меня было семя, которое было использовано, я бы мог.
Если ответ я не могу, то какой лучший способ генерировать семя? Я хочу, чтобы они всегда отличались от run to run --- Я просто хочу знать, что было использовано.
UPDATE: да, я имею в виду random.random()! ошибка... [название обновлено]
Невозможно получить автоматическое семя обратно от генератора. Обычно я генерирую такие семена:
seed = random.randrange(sys.maxsize)
rng = random.Random(seed)
print("Seed was:", seed)
Таким образом, это зависит от времени, поэтому каждый раз, когда вы запускаете script (вручную), он будет другим, но если вы используете несколько генераторов, у них не будет одинакового семени просто потому, что они были созданы почти одновременно.
Состояние генератора случайных чисел не всегда является просто семенем. Например, безопасный PRNG обычно имеет энтропийный буфер, который представляет собой больший блок данных.
Однако вы можете сохранить и восстановить все состояние генератора числа randon, чтобы вы могли позже воспроизвести его результаты:
import random
old_state = random.getstate()
print random.random()
random.setstate(old_state)
print random.random()
# You can also restore the state into your own instance of the PRNG, to avoid
# thread-safety issues from using the default, global instance.
prng = random.Random()
prng.setstate(old_state)
print prng.random()
Результаты getstate могут, конечно, быть маринованными, если вы хотите сохранить их настойчиво.
Вы можете подклассифицировать random.Random, переписать метод seed() так же, как это делает python (v3.5 в этом примере), но сохранить начальное значение в переменной перед вызовом super():
import random
class Random(random.Random):
def seed(self, a=None, version=2):
from os import urandom as _urandom
from hashlib import sha512 as _sha512
if a is None:
try:
# Seed with enough bytes to span the 19937 bit
# state space for the Mersenne Twister
a = int.from_bytes(_urandom(2500), 'big')
except NotImplementedError:
import time
a = int(time.time() * 256) # use fractional seconds
if version == 2:
if isinstance(a, (str, bytes, bytearray)):
if isinstance(a, str):
a = a.encode()
a += _sha512(a).digest()
a = int.from_bytes(a, 'big')
self._current_seed = a
super().seed(a)
def get_seed(self):
return self._current_seed
Если вы проверите его, первое случайное значение, сгенерированное с новым семенем, и второе значение, сгенерированное с использованием одного и того же семени (с созданным методом get_seed()), будет равно:
>>> rnd1 = Random()
>>> seed = rnd1.get_seed()
>>> v1 = rnd1.randint(1, 0x260)
>>> rnd2 = Random(seed)
>>> v2 = rnd2.randint(1, 0x260)
>>> v1 == v2
True
Если вы храните/копируете огромное начальное значение и пытаетесь использовать его в другом сеансе, генерируемое значение будет точно таким же.
Семя - это внутренняя переменная в случайном пакете, которая используется для создания следующего случайного числа. Когда запрашивается новый номер, семя также обновляется.
Я бы просто использовал 0 в качестве семени, если вы хотите быть уверенным, что каждый раз должны иметь одинаковые случайные числа или настроить i.
В CorelDraw появился генератор случайных шаблонов, который был инициализирован семенем. Шаблоны сильно различались для разных семян, поэтому семена были важной конфигурационной информацией о шаблоне. Он должен быть частью параметров конфигурации для ваших прогонов.
EDIT: Как отмечено эфемерным, внутреннее состояние генератора случайных чисел может быть более сложным, чем семя, в зависимости от его реализации.
Я хотел сделать то же самое, но я не мог получить семя. Итак, я думал, потому что семя генерируется со временем. Я создал свое семя, используя системное время, и использовал его как семя, поэтому теперь я знаю, какое семя было использовано.
SEED = int(time.time())
random.seed(SEED)
Если вы "установите" семя с помощью random.seed(None), рандомизатор автоматически высевается как функция в системное время. Однако вы не можете получить доступ к этому значению, как вы заметили. Что я делаю, когда хочу рандомизировать, но все еще знаю, что это семя:
tim = datetime.datetime.now()
randseed = tim.hour*10000+tim.minute*100+tim.second
random.seed(randseed)
Примечание: причина, по которой я предпочитаю использовать time.time(), как это было предложено @Abdallah, заключается в том, что таким образом randseed читается человеком и сразу понятен, что часто имеет большие преимущества. Компоненты даты и даже микросегменты также могут быть добавлены по мере необходимости.