【发布时间】：2017-03-10 20:59:27
【问题描述】：
假设 python 和 numpy 的版本在两台机器上相同，numpy.random 是否会在不同的架构上产生相同的随机数（给定特定的种子）？
在各种 python/库版本中是否有任何与机器无关的好选择？
【问题讨论】：
【发布时间】：2017-03-10 20:59:27
【问题描述】：
是的。来自NumPy docs：
兼容性保证一个固定的种子和一系列固定的调用 使用相同参数的“RandomState”方法总是会产生 舍入误差的结果相同，除非值是 不正确。不正确的值将被修复，NumPy 版本在 所做的修复将在相关文档字符串中注明。 扩展现有参数范围并添加新参数 只要之前的行为保持不变，就允许使用参数。
【讨论】：
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不清楚“总是”是指“在不同的机器上”还是“在同一台机器上的不同运行”。我怀疑这样的保证是否可能跨机器：一些算法使用拒绝方法，进行浮点比较来决定何时接受。然后，从随机序列中消耗的值的数量可以取决于平台 libm 详细信息。例如，请参阅此代码：github.com/numpy/numpy/blob/….
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我打开了一个错误报告来澄清这一点：github.com/numpy/numpy/issues/8771
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我的意思是跨不同的机器。我最初问是因为我在不同的机器上得到了不同的答案，但我意识到我没有调用 np.random 相同的次数。当我现在这样做时，我确实在两台机器上得到了相同的随机数。如果在某些架构上可能不是这种情况，我会非常感兴趣......
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有人知道这是否也适用于
random.random？ -
@ThomasKimber - stackoverflow.com/questions/9023660/… 可能会有所帮助。从答案看来，如果你用相同的整数为随机数生成器播种，随机数的序列在机器之间将是相同的。