我想生成scipy.stats.pareto.rvs（B，LOC = 0，比例= 1，大小= 1）与不同的种子。
在numpy的，我们可以使用种子numpy.random.seed（种子= 233423）。
有什么办法种子由SciPy的统计生成的随机数。
注：我没有使用numpy的帕累托，因为我要为规模给予不同的值。
Answer 1:
scipy.stats只是使用numpy.random产生的随机数，所以numpy.random.seed()将工作在这里。 例如，
import numpy as np
from scipy.stats import pareto
b = 0.9
np.random.seed(seed=233423)
print pareto.rvs(b, loc=0, scale=1, size=5)
np.random.seed(seed=233423)
print pareto.rvs(b, loc=0, scale=1, size=5)
将打印[ 9.7758784 10.78405752 4.19704602 1.19256849 1.02750628]两次。
Answer 2:
对于那些谁在这一职位四年之后发生，SciPy的确实提供了一种将通过np.random.RandomState对象的随机变量类，请参见rv_continuous和rv_discrete的更多细节。 该SciPy的文档这样说：
种子：无或int或numpy.random.RandomState例如，可选
该参数定义了RandomState对象要用于绘制随机变元。 如果没有（或np.random），使用全局np.random状态。 如果整数，它是用来播种本地RandomState实例。 默认为无。
不幸的是，似乎这种说法不可用后的连续/离散RVS继承rv_continuous或rv_discrete 。 然而， random_state财产不属于sublass，这意味着我们可以使用的实例设置种子np.random.RandomState像这样的实例化后：
import numpy as np
import scipy.stats as stats
alpha_rv = stats.alpha(3.57)
alpha_rv.random_state = np.random.RandomState(seed=342423)
文章来源: scipy.stats seed?
