Можно ли воспроизвести randn() MATLAB с помощью NumPy?
Автор вопроса: joonОтветов: 3
Интересно, можно ли точно воспроизвести всю последовательность randn() MATLAB с помощью NumPy. Я закодировал свою собственную процедуру с помощью Python/Numpy, и она дает мне немного отличные результаты от кода MATLAB, который сделал кто-то другой, и мне трудно понять, откуда она берется, из-за разных случайных рисунков.
Я нашел значение numpy.random.seed, которое дает одно и то же число для первого розыгрыша, но со второго розыгрыша и далее оно совершенно другое. Я делаю многомерные нормальные отрисовки около 20 000 раз, поэтому я не хочу просто сохранять отрисовки в Matlab и читать их на Python.
Что не так с numpy.random.randn(...)? Он должен делать именно то, что вам нужно, если только вы не беспокоитесь о создании точно той же самой последовательности чисел с заданным начальным числом... (Неважно, очевидно, это то, что вы пытаетесь сделать, теперь, когда Я перечитал вопрос.Из смутного любопытства, а зачем вам, чтобы точная последовательность была одинаковой?) Joe Kington 16.09.2010
Что вы имеете в виду, код MATLAB, который сделал кто-то другой? randn - стандартная функция MATLAB. Я искренне надеюсь, что вы не используете какую-то пользовательскую функцию из кучи мусора, которой является FEX. Nick T 16.09.2010
В этом нет ничего плохого, мне нужно сгенерировать точно такую же последовательность чисел с заданным начальным числом. Как я уже сказал, моя процедура с NumPy дает мне результат, отличный от кода MATLAB, и я не могу его отладить из-за разницы в случайных числах. Я не могу определить, где это пошло не так. joon 16.09.2010
@Nict Т, конечно, нет. Я запускаю некоторую байесовскую модель, и мой код дает мне оценки, отличные от кода MATLAB. Я почти уверен, что код MATLAB правильный, поэтому я пытаюсь отладить свой код, но из-за разных случайных отрисовок я не могу определить, где отличаются вычисления. joon 16.09.2010
Все еще не отвечая на ваш вопрос, но сохранение/загрузка не так уж плохо. В SciPy есть транслятор файлов MATLAB .mat, так что вы можете сбросить свое рабочее пространство MATLAB в файл и довольно легко перенести его с помощью SciPy.io.mio scipy.org/doc/api_docs/SciPy.io.mio.html Nick T 16.09.2010
Да, я думаю, я должен это сделать. Для полного результата мне нужно около 10 000 000 розыгрышей, но я думаю, для теста я могу просто сохранить небольшое количество розыгрышей и смогу увидеть, где расчет отличается. Спасибо! joon 16.09.2010
Пользователь спросил, можно ли воспроизвести вывод randn() Matlab, а не rand. Мне не удалось настроить алгоритм или начальное число для воспроизведения точного числа для randn(), но приведенное ниже решение работает для меня.
В Matlab: сгенерируйте нормально распределенные случайные числа следующим образом:
rng(1);
norminv(rand(1,5),0,1)
ans =
-0.2095 0.5838 -3.6849 -0.5177 -1.0504
В Python: сгенерируйте нормально распределенные случайные числа следующим образом:
import numpy as np
from scipy.stats import norm
np.random.seed(1)
norm.ppf(np.random.rand(1,5))
array([[-0.2095, 0.5838, -3.6849, -0.5177,-1.0504]])
Очень удобно иметь функции, которые могут воспроизводить одинаковые случайные числа при переходе с Matlab на Python или наоборот.
Ответ 2 · рейтинг 5 · seberg
Если вы установите генератор случайных чисел на одно и то же начальное число, теоретически он будет создавать те же числа, то есть в Matlab. Я не совсем уверен, как это лучше всего сделать, но, похоже, это работает, в Matlab выполните:
rand('twister', 5489)
и соответствующий в numy:
np.random.seed(5489)
Для (повторной) инициализации ваших генераторов случайных чисел. Это дает мне те же числа для rand() и np.random.random(), но не для randn, я не уверен, что для этого есть простой метод.
В более новых версиях Matlab вы, вероятно, можете настроить RandStream с теми же свойствами, что и numpy, для более старых вы можете воспроизвести randn numpy в Matlab (или наоборот). Numpy использует полярную форму для создания однородных чисел из np.random.random() (второй алгоритм, приведенный здесь: http://www.taygeta.com/random/gaussian.html). Вы можете просто написать этот алгоритм в Matlab, чтобы создать те же числа randn, что и numpy, из функции rand в Matlab.
Если вам не нужно огромное количество случайных чисел, просто сохраните их в .mat и прочитайте с scipy.io...
Ответ 3 · рейтинг 2 · Diego
Просто хотел уточнить использование метода твистера / заполнения: MATLAB и numpy генерируют одну и ту же последовательность, используя это заполнение, но по-разному заполняют их в матрицах.
MATLAB заполняет матрицу вниз по столбцам, а python перемещается вниз по строкам. Итак, чтобы получить одинаковые матрицы в обоих, вам нужно транспонировать:
МАТЛАБ:
rand('twister', 1337);
A = rand(3,5)
A =
Columns 1 through 2
0.262024675015582 0.459316887214567
0.158683972154466 0.321000540520167
0.278126519494360 0.518392820597537
Columns 3 through 4
0.261942925565145 0.115274226683149
0.976085284877434 0.386275068634359
0.732814552690482 0.628501179539712
Column 5
0.125057926335599
0.983548605143641
0.443224868645128
