如何访问numpy默认全局随机数生成器

Question

我需要创建一个接受随机数生成器(即numpy.random.RandomState对象)作为参数的类。在未指定此参数的情况下，我想将其分配给numpy在运行numpy.random.<random-method>时使用的随机生成器。如何访问这个全局生成器？目前，我只是通过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)来做到这一点。然而，这会导致在酸洗(无法酸洗模块对象)和深度复制时出现问题。我想在numpy.random后面使用RandomState对象

PS:我使用的是python-3.4

Answer 1

正如kazemakase所建议的那样，我们可以利用这样一个事实，即像numpy.random.random这样的模块级函数实际上是隐藏的numpy.random.RandomState的方法，通过直接从这些方法中的一个中提取__self__：

numpy_default_rng = numpy.random.random.__self__

Answer 2

numpy.random从numpy.random.mtrand导入*，这是一个用Cython语言编写的扩展模块。source code显示全局状态存储在变量_rand中。这个变量通过is not imported进入numpy.random作用域，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 3

我不知道如何访问全局状态。但是，您可以使用RandomState对象并传递它。随机分布被附加到它上面，所以你将它们作为方法调用。

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))