为了进行随机模拟，我们以后可重复运行，我和我的同事经常使用random和numpy.random方法显式地为random.seed或np.random.seed模块的随机数生成器添加种子。如果仅在程序中使用其中一个模块，则可以使用任意常量（例如42）进行播种，但是有时在同一程序中同时使用random和np.random即可。我不确定在将两个RNG一起植入种子方面是否应该遵循最佳实践。
特别是，我担心存在某种陷阱，我们可能会陷入两个RNG一起以“非随机”方式表现的陷阱，例如both generating the exact same sequence of random numbers，或者一个序列在另一个序列后面跟随一些值（例如random中的第k个数字始终是np.random中的第k + 20个数字），或者两个序列以某种其他数学方式彼此关联。 （我意识到伪随机数生成器都不是对真实随机性的完美模拟，但我想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为这两种RNG注入种子？我曾经或曾经见过同事使用一些不同的策略，例如：
使用相同的任意种子：
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)
使用来自一个RNG的随机数来播种另一个：
random.seed(42)
np.random.seed(random.randint(0, 2**32))
...而且我从没注意到这些方法带来的任何奇怪结果...但是也许我只是想念它们。有官方的方法吗？在代码审查中是否可以发现任何陷阱并引发警报？
python参考方案
我将讨论一些有关如何播种多个伪随机数生成器（PRNG）的准则。我假设您不是出于信息安全目的使用随机数（如果您这样做，则仅适合使用加密RNG，并且此建议不适用）。
为了降低相关随机数的风险，您可以使用PRNG算法，例如SFC和其他所谓的“基于计数器”的PRNG（Salmon等人，“并行随机数：1、2、3一样简单， 2011年），支持独立的随机“流”。还有其他策略，我将在“ Seeding Multiple Processes”中对此进行详细说明。
如果可以使用NumPy 1.17，请注意该版本引入了新的PRNG系统，并在其PRNG清单中添加了SFC（SFC64）。有关并行随机生成的特定于NumPy的建议，请参阅NumPy文档中的“ Parallel Random Number Generation”。
您应该避免在时间戳上植入PRNG（尤其是一次）。
当我开始编写此答案时，您在评论中提到了this question。此处的建议不要播种同一种PRNG的多个实例。但是，如果选择不相互关联的种子，或者状态非常大的PRNG（例如Mersenne Twister）或给每个种子提供自己的不重叠随机数的PRNG，则此建议的适用范围不大使用顺序（例如SFC）。此处已接受的答案（在撰写本文时）演示了使用具有顺序种子的.NET的System.Random的多个实例时发生的情况，但不一定是不同设计的PRNG，多个设计的PRNG或PRNG用不相关的种子初始化。而且，.NET的System.Random对于PRNG来说不是一个不错的选择，因为它只允许种子长度不超过32位（因此它可以产生的随机序列数是有限的），并且还存在实现错误（如果我正确理解），以保持向后兼容性。
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