如何访问numpy默认全局随机数生成器

Question

我需要创建一个类，它接受一个随机数生成器（即一个numpy.random.RandomState对象）作为参数。 在未指定此参数的情况下，我想将它分配给numpy在运行numpy.random.<random-method>时使用的随机生成器。 如何访问此全局生成器？ 目前我这样做只是将模块对象指定为随机生成器（因为它们共享方法/鸭子类型）。 然而，当酸洗（无法腌制模块对象）和深度复制时，这会导致问题。 我想使用numpy.random后面的RandomState对象

PS：我正在使用python-3.4

Answer 1

numpy.random进口*来自numpy.random.mtrand ，这是一个用Cython编写的扩展模块。 源代码显示全局状态存储在变量_rand 。 此变量未导入 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

除了kazemakase建议的内容之外，我们还可以利用numpy.random.random等模块级函数实际上是隐藏numpy.random.RandomState的方法，直接从其中一个方法中拉出__self__ ：

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。 随机分布附加到它，因此您将它们称为方法。

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))