看起来Matlab和Numpy默认使用相同的随机数生成器，差异是由于两种语言中randperm的内部工作方式不同造成的。
在旧的Matlab版本中，randperm的工作方式是生成一个随机数组，并输出使数组排序的索引（使用sort的第二个输出）。在更现代的Matlab版本中（我使用的是R2017b），randperm是一个内置函数，因此无法看到源代码，但它似乎使用了相同的方法：

>> rng('default')
>> rng(42)
>> randperm(15)
ans =
    11     7     6     5    15    14     1     4     9    10     3    13     8     2    12
>> rng(42)
>> [~,  ind] = sort(rand(1,15))
ind =
    11     7     6     5    15    14     1     4     9    10     3    13     8     2    12

因此，如果两种语言中的随机数生成器实际上是相同的，那么您可以通过使用argsort定义自己的randperm版本来在Numpy中复制这种行为：

>>> import numpy as np
np.random.seed(42)
ind = np.argsort(np.random.random((1,16)))+1
print(ind)
[[11  7  6  5 15 16 14  1  4  9 10  3 13  8  2 12]]

然而，请注意，依赖于两种语言中相同的随机数生成器是有风险的，并且可能依赖于版本。