random.random() 在不同的计算机上生成不同的数字

Question

在树莓派3上：

>>> import random
>>> random.seed(0.9849899567458751)
>>> random.random()
0.47871160253065614

在我的笔记本电脑上（运行Ubuntu）：

>>> import random
>>> random.seed(0.9849899567458751)
>>> random.random()
0.5059711320067936

我希望这两个数字相等。我猜测这可能与浮点精度有关，在两台机器上可能存在差异，但我不知道如何解决。

无论代码在哪台机器上运行，我该如何在 Python 中生成可重复的随机数？

- rolly

Answer 1

在使用 seed 的时候，应该使用整数而不是浮点数。

树莓派上的 Python 3.5.3:

Python 3.5.3 (default, Sep 27 2018, 17:25:39)
[GCC 6.3.0 20170516] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import random
>>> random.seed(9248459222926972)
>>> [random.randint(1, 1000) for x in range(5)]
[586, 818, 989, 122, 519]

Python 3.7.3 在 Windows x64 上：

Python 3.7.3 (v3.7.3:ef4ec6ed12, Mar 25 2019, 22:22:05) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import random
>>> random.seed(9248459222926972)
>>> [random.randint(1, 1000) for x in range(5)]
[586, 818, 989, 122, 519]

如果您正在使用可能在后台调用random.*()的库代码，您可能还希望考虑仅在代码使用时实例化您自己的种子化RNG：

import random
rng = random.Random()
rng.seed(9248459222926972)
# ...

- AKX

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那很有趣。你知道用浮点数进行种子生成是否会引起其他问题吗？ - rolly

根据 https://github.com/python/cpython/blob/c879ff247ae1b67a790ff98d2d59145302cd4e4e/Modules/_randommodule.c#L271-L285，似乎所有非整数都会被 hash() 处理，并且默认情况下哈希值在每次解释器启动时都会随机化。 - AKX