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通过调用诸如 np.random.choice() 之类的方法，我一直在使用 numpy 的随机功能。或 np.random.randint()等等。
我刚刚发现了创建 default_rng 的能力对象或其他 Generator 对象:
from numpy.random import default_rng
gen = default_rng()
random_number = gen.integers(10)
np.random.randint(10)
最佳答案
numpy.random.*函数(包括 numpy.random.binomial )使用一个全局伪随机数生成器 (PRNG) 对象，该对象在整个应用程序中共享。另一方面，default_rng()是一个独立的 Generator 对象，不依赖于全局状态。
如果您不关心应用程序中可重现的“随机性”，那么这两种方法暂时是等效的。虽然 NumPy's new RNG policy一般不鼓励使用全局状态，它没有弃用任何 numpy.random.* 1.17 版中的功能，尽管 NumPy 的 future 版本可能会。
还要注意，因为 numpy.random.*函数依赖于非线程安全的全局 PRNG 对象，这些函数 can cause race conditions如果您的应用程序使用多个线程。 ( Generator 对象也不是线程安全的，但有一些方法可以使用 generate pseudorandom numbers via multithreading ，而无需跨线程共享 PRNG 对象。)
关于python - numpy.random 的 Generator 类和 np.random 方法有什么区别？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/60599149/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！