numpy.random.Philox.advance

方法

random.Philox.advance(delta)

将底层 RNG 推进，如同已进行 delta 次抽取。

参数:

delta整数，正数

要推进 RNG 的抽取次数。必须小于底层 RNG 中状态变量的大小。

返回:

selfPhilox

RNG 已推进 delta 步

注意

推进 RNG 会更新底层 RNG 状态，如同已对底层 RNG 进行了给定次数的调用。通常，从特定分布输出的随机值数量与从核心 RNG 抽取的次数之间没有一对一的关系。这主要有两个原因：

• 随机值是使用基于拒绝的方法模拟的，因此，平均而言，生成单个抽取需要底层 RNG 的多个值。

• 生成模拟值所需的位数与底层 RNG 生成的位数不同。例如，可以从 32 位 RNG 的一次抽取中模拟出两个 16 位整数值。

推进 RNG 状态会重置任何预先计算的随机数。这是确保精确可重现性所必需的。