python-3.x - numpy 实现自定义 RNG

Question

出于一致性原因，我试图让 numpy 使用我自己的 RNG 实现。我的理解，基于我能找到的小文档，来自 numpy 文档 here和 here是我需要提供一个自定义的 BitGenerator 类来实现 random_raw方法，然后使用 np.random.Generator 初始化，所以我试过这个:

import numpy as np

class TestBitGenerator(np.random.BitGenerator):
  def __init__(self):
    super().__init__(0)
    self.counter = 0
  def random_raw(self, size=None):
    self.counter += 1
    if size is None:
      return self.counter
    return np.full(n, self.counter)  

mc_adapter = TestBitGenerator() 
npgen = np.random.Generator(mc_adapter)

print(npgen.random())

这会导致段错误:

$ python bitgen.py 
Segmentation fault (core dumped)

我想我在这里遗漏了一些东西(来自 TestBitGenerator？)，有人能指出我正确的方向吗？
我尝试不继承 np.random.BitGenerator，并得到一个不同的错误: object has no attribute 'capsule'我使用 numpy 1.19.2 和 python 3.8.2

Answer 1

实际上，如果您使用库 RandomGen 包装它，则可以在纯 python 中完成它。 (这是当前 np.random.Generator 的孵化器)。所以有一个 UserBitGenerator只允许你使用 python:https://bashtage.github.io/randomgen/bit_generators/userbitgenerator.html
遗憾的是，这在 numpy 中没有成功(或者如果是我还没有找到它......)。