mt19937如何准确地用于python随机模块函数？

Question

from random import *
seed(5489)
hex(getrandbits(32)) # '0xc9a0e034'
hex(getrandbits(32)) # '0x38feb21f'

我在Python3.8.2中运行了这个程序(并不是说它太重要了)。这不是我所期望的MT19937 32位PRNG。确切地说，我期望的值类似于这个网站：https://create.stephan-brumme.com/mersenne-twister/中的值。

Python与其他语言有什么不同？有没有一种方法可以复制Python自己生成的位呢？(另外，从0到1，从32位字大小的整数生成的随机()浮点数是如何产生的？)

谢谢!

Answer 1

Python的种子算法与链接使用的算法完全不同。Twister有一个巨大的状态，一个只有32位的种子只能使它进入一个相对微不足道的可能状态。Python的种子算法使用任意大的参数。

要复制Python的种子算法，您必须阅读C代码并自己进行仿真。关于它的任何定义都没有。

Python生成IEEE双的代码与Twister原始C代码中的genrand_res53()函数相同：

uint32_t a=genrand_uint32(self)>>5, b=genrand_uint32(self)>>6;
return PyFloat_FromDouble((a*67108864.0+b)*(1.0/9007199254740992.0));

实际上，32位Twister输出的前27位左移到26位，“next”32位Twister输出的前26位填充下26位，给出一个53位值除以2.0**53。