numpy.random.SeedSequence

class numpy.random.SeedSequence(entropy=None, *, spawn_key=(), pool_size=4)

SeedSequence 以可重复的方式混合熵源,为独立且很可能不重叠的 BitGenerators 设置初始状态.

一旦 SeedSequence 被实例化,你可以调用 generate_state 方法来获取一个适当大小的种子.调用 spawn(n) 将创建 n 个 SeedSequences,这些可以用来为独立的 BitGenerators 播种,即用于不同的线程.

参数:

entropy{None, int, sequence[int]}, 可选

创建 SeedSequence 的熵.所有整数值必须为非负数.

spawn_key{(), 序列[int]}, 可选

基于这个 SeedSequence 在通过 SeedSequence.spawn 方法创建的对象树中的位置的额外熵源.通常,只有 SeedSequence.spawn 会设置这个,用户不会.

pool_size{int}, 可选

要存储的合并熵的大小.默认值是4,以提供一个128位的熵池.8（用于256位）是另一个合理的选择,如果与更大的PRNG一起工作,但选择另一个值几乎没有好处.

n_children_spawned{int}, 可选

已经生成的子代的数量.只有在从序列化的形式重建 SeedSequence 时才传递此参数.

备注

实现可重复位流的最佳实践是使用初始熵的默认 None ,然后使用 SeedSequence.entropy 记录/序列化 entropy 以确保可重复性:

>>> sq1 = np.random.SeedSequence()
>>> sq1.entropy
243799254704924441050048792905230269161  # random
>>> sq2 = np.random.SeedSequence(sq1.entropy)
>>> np.all(sq1.generate_state(10) == sq2.generate_state(10))
True

属性:

entropy

n_children_spawned

pool

pool_size

spawn_key

state

方法

generate_state(n_words[, dtype])	返回用于PRNG种子的请求字数.
spawn(n_children)	通过扩展 spawn_key 生成多个子 SeedSequence.