在同一程序中播种random和numpy.random的最佳实践

为了使我们以后运行的随机模拟具有可复制性,我的同事和我经常明确地为 random numpy.random 使用 random.seed 和 np.random.seed 方法。如果我们只是使用 但有时,我们同时使用这两个模块 随机的 np.random

特别是,我担心我们可能会陷入某种陷阱,两个RNG一起以“非随机”的方式运行,例如 both generating the exact same sequence of random numbers ,或一个序列在另一个序列后面有几个值(例如,从 始终是来自的k+20数字 ),或两个序列以其他数学方式相互关联(我意识到伪随机数生成器都是对真实随机性的不完美模拟,但我希望避免因种子选择不当而加剧这种情况。)

考虑到这一目标,我们是否应该或不应该以任何特定方式为这两个RNG播种?我曾经使用过,或者看到同事们使用过一些不同的策略,比如:

• random.seed(42)
  np.random.seed(42)
  

• 使用两个不同的任意种子:

  random.seed(271828)
  np.random.seed(314159)
  

• 使用一个RNG中的随机数为另一个RNG播种:

  random.seed(42)
  np.random.seed(random.randint(0, 2**32))
  

... 我从来没有 注意到 这些方法的任何奇怪结果。。。但也许我只是错过了他们。有没有官方认可的方法?在代码审查中,是否有任何可能的陷阱我可以发现并提出警告?