Python - numpy.randomの関数呼び出しは安全ですか？

Question

このanswerによれば、そうではありません。しかしこれは私がこれまで見てきたものとは一致していません。次のスクリプトを考えてみましょう：

import numpy as np 
from multiprocessing.dummy import Pool 
from queue import Queue 

SIZE=1000000 
np.random.seed(1) 
tPool = Pool(100) 
q1 = Queue() 

def worker_thread(i): 
    q1.put(np.random.choice(100, 5)) 

tPool.map(worker_thread, range(SIZE)) 

q2 = Queue() 
np.random.seed(1) 
for i in range(SIZE): 
    q2.put(np.random.choice(100, 5)) 

n = 0 
for i in range(SIZE): 
    n += (q1.get() == (q2.get())) 

print(n) 

を、私はここでテスト通話のSIZE数は、シングルスレッド環境でのようなマルチスレッド環境で同じシーケンスを生成するかどうかですよ基本的にはどのような。私にとってこれはn = SIZEを出力します。もちろん、これはちょうどチャンスかもしれないので、私はそれを数回実行し、一貫した結果を持っています。だから私の質問は、スレッドセーフのnumpy.randomパッケージの関数への呼び出しですか？

Answer 1

自分のマシンでスクリプトを何度も実行し、、999992の配列を1000000（python 3.5.2、numpy 1.13.3）とほぼ同じくらい頻繁に使用しています。したがって、あなたが指している答えは正しいです：np.randommayマルチスレッド環境で異なる結果を生成します。

プールのサイズを大きくすると、1000、サンプルサイズは50になります。 SIZE=100000でも、100％の不一致を達成できました。