numpy.random.SeedSequence

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

SeedSequence 以可重现的方式混合熵源,从而为独立且很可能不重叠的 BitGenerator 设置初始状态.

实例化 SeedSequence 后,您可以调用 generate_state 方法来获取适当大小的种子. 调用 spawn(n) 将创建 n 个 SeedSequence,这些 SeedSequence 可用于为独立的 BitGenerator 播种,例如,用于不同的线程.

参数:

entropy{None, int, sequence[int]}, optional

用于创建 SeedSequence 的熵.所有整数值必须为非负数.

spawn_key{(), sequence[int]}, optional

基于此 SeedSequence 在通过 SeedSequence.spawn 方法创建的此类对象的树中的位置的其他熵源. 通常,只有 SeedSequence.spawn 会设置此项,而用户不会.

pool_size{int}, optional

要存储的池化熵的大小. 默认值为 4,以提供 128 位熵池. 如果使用较大的 PRNG,则 8(对于 256 位)是另一个合理的选择,但选择其他值几乎没有好处.

n_children_spawned{int}, optional

已产生的子代的数量. 仅当从序列化形式重建 SeedSequence 时才传递此参数.

注释

实现可重现的位流的最佳实践是对初始熵使用默认的 None ,然后使用 SeedSequence.entropy 记录/pickle entropy 以实现可重现性:

>>> 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 PRNG 播种所需的字数.
spawn (n_children)	通过扩展 spawn_key 生成多个子 SeedSequence .