如何访问 numpy 默认全局随机数生成器

Question

我需要创建一个 class，它将随机数生成器（即 numpy.random.RandomState 对象）作为参数。如果未指定此参数，我想将其分配给 numpy 在运行 numpy.random.<random-method> 时使用的随机生成器。我如何访问这个全局生成器？目前我只是通过将模块对象分配为随机生成器来做到这一点（因为它们共享方法/鸭子类型）。然而，这会在 pickling（无法 pickle 模块对象）和深度复制时导致问题。我想在 numpy.random

后面使用 RandomState 对象

PS：我正在使用 python-3.4

Answer 1

numpy.random imports * from numpy.random.mtrand，这是一个用Cython编写的扩展模块。 source code shows that the global state is stored in the variable _rand. This variable is not imported 进入 numpy.random 范围，但您可以直接从 mtrand 获取它。

import numpy as np
from numpy.random.mtrand import _rand as global_randstate

np.random.seed(42)
print(np.random.rand())
# 0.3745401188473625

np.random.RandomState().seed(42)  # Different object, does not influence global state
print(np.random.rand())
# 0.9507143064099162

global_randstate.seed(42)  # this changes the global state
print(np.random.rand())
# 0.3745401188473625

Answer 2

正如 kazemakase 所建议的那样，我们可以利用 module-level 像 numpy.random.random 这样的函数实际上是隐藏 numpy.random.RandomState 的方法这一事实，方法是拉动 __self__ 直接来自其中一种方法：

numpy_default_rng = numpy.random.random.__self__

Answer 3

我不知道如何访问全局状态。但是，您可以使用 RandomState 对象并将其传递。它附有随机分布，因此您将它们称为方法。

示例：

import numpy as np

def computation(parameter, rs):
    return parameter*np.sum(rs.uniform(size=5)-0.5)

my_state = np.random.RandomState(seed=3)

print(computation(3, my_state))

如何访问 numpy 默认全局随机数生成器

How to access numpy default global random number generator

python

numpy

python-3.x

numpy-random