如何在每次运行回调或运行服务器时保持随机样本结果相同？

Question

在我的回调中，有一个函数。在该函数中，我需要使用 random.sample(list, 10) 在一个循环中每次绘制 10 个样本。因此，我在 random.sample(list, 10).

循环之前的函数内部使用 random.seed(400)

每次运行回调时，样本都不一样。我不确定如何使随机样本相同。谢谢

def find_best(df,N_calculation):

    random.seed(400)
    
    for n_cal in tnrange(N_calculation):
        RISKY_ASSETS = random.sample(stock_list_portfolio, n_assets)

回调中


@app.callback(
    [
        Output("portfolio-graph", "figure"),
    ],
    [
        Input('run-portfolio','n_clicks')
    ],
    [
        State('portfolio-data-year-num-slider','value'), 
        State('portfolio-opt-calc-log-num-slider','value'),  
    ],
              
    prevent_initial_call=True,   # disable output in the first load
)

 
def change_portfolio(n_clicks,delta_year,n_calculation_log):    
    
    RISKY_ASSETS_BEST= find_best(df,N_calculation)

Answer 1

您所描述的内容应该有效，除非每次调用时输入 stock_list_portfolio 到 random.sample() 都不同。这是一个示例，它将使用 sample 和 seed:

从列表中打印确定的元素集

import random

import dash
from dash import html
from dash.dependencies import Input, Output

app = dash.Dash()

app.layout = html.Div(
    [
        html.Div([html.P(id="paragraph_id", children=["Button not clicked"])]),
        html.Button(id="button_id", children="Run smapler"),
    ]
)


@app.callback(
    [Output("paragraph_id", "children")],
    [Input("button_id", "n_clicks")],
    prevent_initial_call=True,
)
def callback(_):
    random.seed(4)
    res_list = ""
    df= [1,2,3,4,5,6]
    for n_cal in range(4):
        RISKY_ASSETS = random.sample(df, n_cal)
        res_list += f"{RISKY_ASSETS}"
    return [res_list]


if __name__ == "__main__":
    app.run_server(debug=True)

如何在每次运行回调或运行服务器时保持随机样本结果相同？

how to keep random sample result the same each time running callback or running server?

plotly-dash

如何在每次 运行 回调或 运行 服务器时保持随机样本结果相同？

how to keep random sample result the same each time running callback or running server?

plotly-dash

如何在每次运行回调或运行服务器时保持随机样本结果相同？