在numpy中绘制相同的随机数

Question

我得到以下代码：

import numpy as np
rand_draw1 = np.random.rand(5,4)
rand_draw2 = rand_draw1
rand_draw2[0:2,0:4] = np.random.rand(2,4)

我的目的是使变量rand_draw1和rand_draw2相同，除了前两行。 但是，即使是前两行，它们也完全相同。

最初我以为这个问题可以解决我的问题： 随机数生成-返回相同的数字 ，这表明这一定是由于以下事实：这些随机绘制基于机器时钟，并且因为命令实际上是在同一实例中执行的，因此一次绘制相同的数字。 但是如果是这种情况，为什么在终端上运行该命令也得到相同的结果（即，一行一行地键入）？

总而言之，我有两个问题：-如何修复代码？ -确实是机器时间的“问题”导致了这一点吗？

提前致谢！

Answer 1

仅分配rand_draw2 = rand_draw1 不会创建副本，它只是将名称rand_draw2绑定到已经绑定到rand_draw1的同一对象 ：

>>> rand_draw2 = rand_draw1
>>> rand_draw2 is rand_draw1
True

相反，您需要显式复制 rand_draw1 ，并将副本分配给rand_draw2 ：

>>> rand_draw1 = np.random.rand(5, 4)
>>> rand_draw2 = rand_draw1.copy()
>>> rand_draw2[0:2] = np.random.rand(2, 4)
>>> rand_draw1
array([[ 0.08254004,  0.51848814,  0.69348487,  0.44053008],
       [ 0.75273107,  0.64677024,  0.78397813,  0.12768647],
       [ 0.37552669,  0.8365069 ,  0.44490398,  0.3943413 ],
       [ 0.27263619,  0.40379047,  0.43227555,  0.61552473],
       [ 0.55214161,  0.21380748,  0.34122889,  0.44029075]])
>>> rand_draw2
array([[ 0.26229975,  0.02754367,  0.7989174 ,  0.94619982],
       [ 0.40869498,  0.01327566,  0.06437938,  0.94647506],
       [ 0.37552669,  0.8365069 ,  0.44490398,  0.3943413 ],
       [ 0.27263619,  0.40379047,  0.43227555,  0.61552473],
       [ 0.55214161,  0.21380748,  0.34122889,  0.44029075]])

请参见此处的示例，以获取有关Python中名称如何工作的良好解释。

Answer 2

在python中，赋值不会创建对象的副本，因此，标签rand_data1和rand_data2当前rand_data2引用同一对象。 因此，当您编辑第二个变量（rand_data2）时，第一个变量似乎也会自动更新。

>>> import numpy as np
>>> rand_draw1 = np.random.rand(5,4)
>>> rand_draw2 = rand_draw1
>>> print id(rand_draw2), id(rand_draw2)
40407360 40407360

若要创建副本，请使用.copy()方法。 请注意，根据要求，您可能需要做一个deepcopy 。

>>> rand_draw2 = rand_draw1.copy()
>>> id(rand_draw2)
41090720

现在你可以做

>>> rand_draw2[0:2,0:4] = np.random.rand(2,4)
>>> print rand_draw1
[[ 0.46171859  0.6766379   0.97746539  0.15278117]
 [ 0.93963979  0.19853993  0.29979121  0.10237192]
 [ 0.15283647  0.21643831  0.21335029  0.42910395]
 [ 0.92836103  0.03468904  0.40524073  0.90284648]
 [ 0.05225297  0.83740986  0.43472966  0.08430102]]
>>> print rand_draw2
[[ 0.37539354  0.71703056  0.76480003  0.95918987]
 [ 0.15026104  0.04198227  0.58959412  0.45517846]
 [ 0.15283647  0.21643831  0.21335029  0.42910395]
 [ 0.92836103  0.03468904  0.40524073  0.90284648]
 [ 0.05225297  0.83740986  0.43472966  0.08430102]]