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我有一个关于 numpy 随机的问题，尤其是随机播放和种子。

'seed' 用于生成相同的随机序列。

'shuffle' 用于洗牌。

要以相同的顺序打乱两个列表，此代码有效：

idx = [1, 2, 3, 4, 5, 6]  
idx2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]  

seed = np.random.randint(0, 100000)  

np.random.seed(seed)  
np.random.shuffle(idx)  
np.random.seed(seed)  
np.random.shuffle(idx2)

结果 ： 

[1, 2, 3, 4, 5, 6] [1, 2, 3, 4, 5, 6]  
[5, 3, 1, 2, 4, 6] [5, 3, 1, 2, 4, 6]  
[1, 5, 3, 2, 4, 6] [1, 5, 3, 2, 4, 6]  
[2, 5, 3, 4, 6, 1] [2, 5, 3, 4, 6, 1]  
[2, 5, 6, 3, 4, 1] [2, 5, 6, 3, 4, 1]  
[4, 5, 6, 1, 2, 3] [4, 5, 6, 1, 2, 3]

我可以检查此代码是否运行良好。

...省略

解决了，但是问题不清楚。
在简化版本中重新定义问题：

idx = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
for i in range(10):
    seed = np.random.randint(0, 10000)
    idx2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    np.random.seed(seed)
    np.random.shuffle(idx)
    np.random.seed(seed)
    np.random.shuffle(idx2)

然后，对于每次迭代， idx != idx2 是明确的。
- 问题是这样的：为什么 idx 和 idx2 不一样？

但是，我没有注意到 idx2 的重新初始化。（实际上，原始代码并非如此简单 - 对于每次迭代，idx2 都会获取新的图像目录。 - 答案中的“imlist”与简化版中的 idx2 扮演相同的角色。）

阅读@tel 的评论后，我发现了问题。- idx 也应该重新初始化或只使用基于索引的洗牌。

固定版本 

for i in range(10):
    seed = np.random.randint(0, 10000)
    idx2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    idx = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    np.random.seed(seed)
    np.random.shuffle(idx)
    np.random.seed(seed)
    np.random.shuffle(idx2)

然后， idx == idx2 ：真

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1 回答 1

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所以看起来，正如你所说，改变imlist是混乱的根源。ix1并ix2继续彼此同步更改，但在imlist每个循环开始时都会刷新顺序。因为，例如，ix1并且imlist在大多数循环开始时以不同的顺序开始（除了第一个循环），当然 shuffle 将使它们以不同的顺序排列，而不管随机种子如何。

于 2018-12-18T10:16:15.803 回答