在测试的每次运行中生成相同的概率分布

Question

我正在测试一种算法，它有随机输入：作为参考，输入是一系列浮点数字，这些数字与一些0和1压缩在一起（1相对较少）。

最终，1的概率和位置都将是随机的。然而，事实证明这很难调试。

概率目前根据狄利克雷分布进行分布：

import numpy.random as ran
N=1024
num_ones = 10
probs = ran.dirichlet([1]*N)
probs = num_ones*probs
probs = probs
probs = sorted(probs, reverse=True)

我意识到这可能很天真，但我真的不知道随机数是如何产生的。如何在每次运行测试时使这些概率相同？

Answer 1

调用

numpy.random.seed(x)

其中x是一个常数，每次运行程序时都会有相同的随机样本。

Answer 2

您可以"播种"随机数生成器，使其在每次运行中生成相同的数字。

numpy.random.seed(123) # change the seed for different tests