Vergleichen von Matlab- und Numpy-Code, der die Zufallszahlengenerierung verwendet

Gibt es eine Möglichkeit, den Zufallszahlengenerator in Numpy dazu zu bringen, dieselben Zufallszahlen wie in Matlab zu generieren, wenn derselbe Ausgangswert gegeben ist?

Ich habe Folgendes in Matlab versucht:

>> rng(1);
>> randn(2, 2)

ans =

    0.9794   -0.5484
   -0.2656   -0.0963

Und das Folgende in iPython mit Numpy:

In [21]: import numpy as np
In [22]: np.random.seed(1)
In [23]: np.random.randn(2, 2)
Out[23]: 
array([[ 1.624, -0.612],
       [-0.528, -1.073]])

Die Werte in beiden Arrays sind unterschiedlich.

Oder könnte jemand eine gute Idee vorschlagen, um zwei Implementierungen desselben Algorithmus in Matlab und Python zu vergleichen, die die Zufallszahlengenerierung verwenden.

Vielen Dank!

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