我正在使用以下代码运行此SVD求解器scipy：
import numpy as np
from scipy.sparse.linalg import svds
features = np.arange(9,dtype=np.float64).reshape((3,3))
for i in range(10):
_,_,V = svds(features,2)
print i,np.mean(V)
我希望每次打印的平均值都相同，但是它会发生变化，并且似乎会循环显示一些喜欢的值。我很高兴接受这种行为，因为优化/随机播种的水平较低。
我不太了解的是为什么每次我运行该脚本时，它将以相同的顺序输出相同的值。对我来说，似乎是半确定性和半不确定性。
这个问题正在影响一些更复杂的处理，很高兴了解它，因此我至少可以做一些棘手的解决方法。
我没有进行自我测试（目前在没有Python shell的平板电脑上），我相信这是由于与近似特征生成器库ARPACK所使用的初始化起点有关的某种奇怪行为，最终被svds调用。
如果您遵循中的python代码svds，v0则仅在中_ArpackParams处理（有问题的起点），其中将其设置为零，将info参数设置为0if v0 is None；否则，v0将保留其值并且info为1。然后我们进入Dragons Fortran领域，调用（如果矩阵是双精度的）函数dsaupd，我没有完全检查一下，但是我假设最终cgetv0是在请求随机起点时调用。该函数似乎在第一次调用时将LAPACK RNG种子初始化为1357。
因此，如果您不对ARPACK进行任何其他调用（或可能对其他LAPACK进行任何调用，不确定它们之间如何交互），则每次都使用相同的种子启动RNG，从而每次都获得相同的初始化点时间; 因此，假设这是算法中唯一的随机性来源，您每次都会获得相同的答案序列。
您可以通过eigs在代码开始时随机调用一个小矩阵多次来解决此问题。
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