暂时修复后恢复随机种子的最佳方法是什么？

这是“取消种子”随机数生成器的唯一方法吗：

np.random.seed(int(time.time()))

如果您希望在循环中重复某些代码（例如测试），而其他代码希望每个循环都是随机的，那么在设置种子后如何将种子“重置”为随机数生成器？

下面的代码说明了这个问题：

import numpy as np

def test():
    np.random.seed(2)
    print("Repeatable test:", [np.random.randint(10) for i in range(3)])

for i in range(4):
    print("Random number:", np.random.randint(10))
    test()

Random number: 8
Repeatable test: [8, 8, 6]
Random number: 2
Repeatable test: [8, 8, 6]
Random number: 2
Repeatable test: [8, 8, 6]
Random number: 2
Repeatable test: [8, 8, 6]

期望的结果：我希望随机数在每个循环中都是随机的。

如果这是唯一的方法，我很高兴导入时间模块，但我认为可能有一种更简单、更强大的方法。

（根据无法获取到当前种子这个帖子 https://stackoverflow.com/questions/32172054/how-can-i-retrieve-the-current-seed-of-numpys-random-number-generator)

你走错了路。而不是试图取消全球 RNG 的种子numpy.random, use a 独立的RNG https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.RandomState.html#numpy.random.RandomState对于需要重复的部分。这个RNG可以有一个完全独立的状态numpy.random默认随机数生成器：

def test():
    rng = numpy.random.RandomState(2)
    print("Repeatable test:", [rng.randint(10) for i in range(3)])

虽然在技术上可以保存和恢复全局状态numpy.randomRNG，这是一个非常专业的操作，很少是一个好主意。它可能很有用，例如，如果您正在调试一段代码并且您想在向后跳转代码后“倒带”随机状态，尽管您需要提前保存状态，并且它不会倒带任何其他随机数生成器：

# Don't abuse this.
state = numpy.random.get_state()
do_stuff()
numpy.random.set_state(state)