“随机”的独立实例

Question

下面的代码试图说明我想要的。我基本上想要两个彼此独立运行的“随机”实例。我想在一个类中播种“随机”，而不影响另一个类中的“随机”。我怎样才能做到这一点？

class RandomSeeded:
    def __init__(self, seed):
        import random as r1
        self.random = r1
        self.random.seed(seed)
    def get(self):
        print self.random.choice([4,5,6,7,8,9,2,3,4,5,6,7,])

class Random:
    def __init__(self):
        import random as r2
        self.random = r2
        self.random.seed()
    def get(self): 
        print self.random.choice([4,5,6,7,8,9,2,3,4,5,6,7,])

if __name__ == '__main__':
    t = RandomSeeded('asdf')
    t.get()       # random is seeded within t
    s = Random()
    s.get()       
    t.get()       # random should still be seeded within t, but is no longer

Answer 1

random.Random 类的存在是专门为了允许您想要的行为——模块本质上是单例，但类应该被多重实例化，因此两种需求都得到满足。

如果您需要一个模块的独立副本（在随机的情况下您绝对不需要！），请尝试在其上使用copy.deepcopy - 在许多情况下情况下它会起作用。然而，这种需求非常罕见，因为模块通常不会保留全局可变状态，除非保留它们也提供用于“外部消耗”的类的一个特权实例（除了随机之外的其他示例包括文件输入）。

Answer 2

对于种子随机数，创建您自己的 random.Random 实例。 random 文档 解释了模块所依赖的此类当您直接使用其中的函数时的单个实例。

Answer 3

遗憾的是，拥有两个独立的 RNG 的随机性可能不如使用生成序列中的“偏移”的单个 RNG 的随机性。

使用“偏移”意味着您必须生成两个完整的样本序列，然后将它们用于模拟。像这样的东西。

def makeSequences( sequences=2, size=1000000 ):
    g = random.Random()
    return [ [ g.random() for g in xrange(size) ] for s in xrange(sequences) ] ]

t, s = makeSequences( 2 )

RNG 只能被证明对于单个种子和单个数字序列具有理想的随机性属性。由于两个并行序列对乘数和模数使用相同的常数，因此它们有可能彼此具有可检测的相关性。