为什么numpy.random.Generator.choice即使给定固定种子也会给出不同的结果?

Question

代码很简单：

import numpy
rng = numpy.random.default_rng(0)
control = rng.choice([0,1],p=[0.5,0.5])
for i in range(100):
print(control == rng.choice([0,1],p=[0.5,0.5]))
# Not only True gets printed

可能我错过了一些东西，但我理解的方式是，rng.choice，使用完全相同的参数运行，如果它是种子的，应该总是返回相同的内容。 我错过了什么？

Answer 1

我想你可能误解了种子的用法。以下代码应始终输出True：

import numpy
rng = numpy.random.default_rng(0)
control = rng.choice([0,1],p=[0.5,0.5])
for i in range(100):
rng = numpy.random.default_rng(0)
print(control == rng.choice([0,1],p=[0.5,0.5]))
# Always True

当我们使用相同的种子时，我们可以得到相同的随机数序列。这意味着：

import numpy
rng = numpy.random.default_rng(0)
out = [rng.choice([0, 1], p=[0.5, 0.5]) for _ in range(10)] 

每当您运行它时，out都应该相同，但out中的值是不同的。

Answer 2

据我了解随机数生成，每次使用相同的种子运行程序时，您应该获得相同的 100 个输出，但由于您从正态分布中采样，因此每个样本的结果应该不同。

因此，每次运行此程序时，都应始终获得相同的真假序列。

我已经尝试过了，似乎至少可以做到这一点。