Cree constantemente la misma matriz numérica aleatoria

Estoy esperando que otro desarrollador termine un fragmento de código que devolverá una matriz np de forma (100,2000) con valores de -1,0 o 1.

Mientras tanto, quiero crear aleatoriamente una matriz de las mismas características para poder comenzar con mi desarrollo y pruebas. El caso es que quiero que esta matriz creada aleatoriamente sea la misma cada vez, de modo que no esté probando contra una matriz que sigue cambiando su valor cada vez que vuelvo a ejecutar mi proceso.

Puedo crear mi matriz de esta manera, pero ¿hay alguna manera de crearla para que sea la misma cada vez? Puedo encurtir el objeto y despegarlo, pero me pregunto si hay otra forma.

r = np.random.randint(3, size=(100, 2000)) - 1

Simplemente siembre el generador de números aleatorios con un valor fijo, p. Ej.

numpy.random.seed(42)

De esta forma, siempre obtendrás la misma secuencia de números aleatorios.

Crea tu propia instancia de numpy.random.RandomState()con tu semilla elegida. No lo utilice numpy.random.seed()excepto para trabajar con bibliotecas inflexibles que no le permiten pasar su propia RandomStateinstancia.

[~]
|1> from numpy.random import RandomState

[~]
|2> prng = RandomState(1234567890)

[~]
|3> prng.randint(-1, 2, size=10)
array([ 1,  1, -1,  0,  0, -1,  1,  0, -1, -1])

[~]
|4> prng2 = RandomState(1234567890)

[~]
|5> prng2.randint(-1, 2, size=10)
array([ 1,  1, -1,  0,  0, -1,  1,  0, -1, -1])

Si está utilizando otras funciones que dependen de un estado aleatorio, no puede simplemente establecer una semilla general, sino que debe crear una función para generar su lista aleatoria de números y establecer la semilla como un parámetro de la función. Esto no molestará a ningún otro generador aleatorio en el código:

# Random states
def get_states(random_state, low, high, size):
    rs = np.random.RandomState(random_state)
    states = rs.randint(low=low, high=high, size=size)
    return states

# Call function
states = get_states(random_state=42, low=2, high=28347, size=25)

Es importante comprender cuál es la semilla de un generador aleatorio y cuándo / cómo se establece en su código (consulte, por ejemplo, aquí para obtener una buena explicación del significado matemático de la semilla).

Para eso necesitas establecer la semilla haciendo:

random_state = np.random.RandomState(seed=your_favorite_seed_value)

Entonces es importante generar los números aleatorios de random_state y no de np.random. Es decir, deberías hacer:

random_state.randint(...)

en vez de

np.random.randint(...) 

que creará una nueva instancia de RandomState () y básicamente usará el reloj interno de su computadora para establecer la semilla.

Solo quiero aclarar algo con respecto a la respuesta de @Robert Kern en caso de que no esté claro. Incluso si usa el RandomState, tendría que inicializarlo cada vez que llame a un método aleatorio numpy como en el ejemplo de Robert, de lo contrario obtendrá los siguientes resultados.

Python 3.6.9 |Anaconda, Inc.| (default, Jul 30 2019, 19:07:31) 
[GCC 7.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> prng = np.random.RandomState(2019)
>>> prng.randint(-1, 2, size=10)
array([-1,  1,  0, -1,  1,  1, -1,  0, -1,  1])
>>> prng.randint(-1, 2, size=10)
array([-1, -1, -1,  0, -1, -1,  1,  0, -1, -1])
>>> prng.randint(-1, 2, size=10)
array([ 0, -1, -1,  0,  1,  1, -1,  1, -1,  1])
>>> prng.randint(-1, 2, size=10)
array([ 1,  1,  0,  0,  0, -1,  1,  1,  0, -1])