可以使用负数作为随机数生成的种子吗？答案

【问题标题】：Can one use negative numbers as seeds for random number generation?可以使用负数作为随机数生成的种子吗？
【发布时间】：2011-04-07 07:28:42
【问题描述】：

这不是一个编码问题，但我希望有人在这里的论坛中遇到过这个问题。我正在使用 Python 运行一些模拟。我需要使用不同的随机数种子运行许多复制。我有两个问题：

目前我正在使用random.org 创建介于 -100000 和 +100000 之间的 50 个数字，我将其用作种子。这样可以吗？

谢谢。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

引用random.seed([x]):

可选参数 x 可以是任何可散列的对象。

正和负数都是可散列的，除此之外还有许多其他对象。

>>> hash(42)
42
>>> hash(-42)
-42
>>> hash("hello")
-1267296259
>>> hash(("hello", "world"))
759311865

【讨论】：

【解决方案2】：

模拟的可重复性重要吗？播种 RNG 的规范方法是使用当前系统时间，这确实是 random's default behaviour：

随机种子（[x]）

初始化基本随机数生成器。可选参数 x 可以是任何可散列的对象。如果 x 被省略或无，使用当前系统时间；当前系统时间也用于初始化生成器时首先导入模块。

如果重复性很重要，我只会偏离这种行为。如果它很重要，那么您的 random.org 种子是一个合理的解决方案。

我应该和种子保持距离吗？

没有。对于质量好的 RNG，种子的选择不会影响输出的质量。一组种子 [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 应该产生与任何 10 个整数的随机选择相同的随机性质量。但即使选择随机均匀分布的种子是可取的，保持一定距离会破坏这种分布。

【讨论】：

感谢您的回答。是的，模拟的可重复性非常重要。让我问一个后续问题。有人可以从您的回答中解释说，无论我选择使用 random.org 上的实用程序绘制的 50 个种子，还是选择 [1,2,...,50] 作为种子，随机性的质量都是相同的。非常感谢。
@Curious 对于高质量的 RNG，质量不应依赖于种子。种子的目的只是使一种算法能够生成许多不同的随机数流。不同的种子产生不同的流。
谢谢！你会说python中的标准RNG（使用函数random.uniform（a，b）获得的一个好的RNG吗？
@Curious 它实现了Mersenne Twister，一个非常高质量的RNG。但是您的问题（和我的回答）缺乏足够的严谨性：您需要从您的分布中获得某些统计属性，并且您希望确保 RNG 的分布满足这些属性。最后，我可以告诉你 MT 是“非常好”，但我不能说它“足够好”。