Numpy seed有时不适用于dask函数

Numpy seed是用于设置随机数生成器种子的函数。它的作用是在每次运行程序时生成相同的随机数序列，以便结果的可重复性和可验证性。

然而，在使用dask函数时，有时候Numpy seed可能不起作用。这是因为dask是一个用于并行计算的库，它可以将任务分解为多个小任务并在多个处理器上并行执行。在这种情况下，由于任务的并行性，Numpy seed可能无法确保生成相同的随机数序列。

为了解决这个问题，可以考虑使用dask的随机数生成器。Dask提供了自己的随机数生成器，可以与dask函数一起使用，以确保在并行计算中生成相同的随机数序列。

以下是使用Dask随机数生成器的示例代码：

import dask.array as da
import dask.distributed

# 创建Dask集群
cluster = dask.distributed.LocalCluster()
client = dask.distributed.Client(cluster)

# 设置Dask随机数生成器种子
dask.config.set(scheduler='processes', random_seed=42)

# 使用Dask随机数生成器生成随机数组
x = da.random.random((1000, 1000), chunks=(100, 100))

# 执行计算
result = x.sum().compute()

# 输出结果
print(result)

在上述代码中，我们首先创建了一个Dask集群，并设置了Dask随机数生成器的种子为42。然后，我们使用Dask随机数生成器生成了一个随机数组，并对其进行了求和计算。最后，我们通过调用compute()方法执行计算，并输出结果。

需要注意的是，以上示例代码仅用于演示如何使用Dask随机数生成器，并不能保证在所有情况下都能生成相同的随机数序列。具体使用时，还需根据实际情况进行调整。

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