numpy.random.SeedSequence#

class numpy.random.SeedSequence(entropy=None, *, spawn_key=(), pool_size=4, n_children_spawned=0)#

SeedSequence 以可重现的方式混合熵源，以独立且极有可能不重叠的 BitGenerators 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 SeedSequences，可用于播种独立的 BitGenerators，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 在使用 SeedSequence.spawn 方法创建的对象树中的位置的附加熵源。通常，只有 SeedSequence.spawn 会设置此参数，用户通常不会。

pool_size{int}, optional

要存储的熵池大小。默认值为 4，提供 128 位熵池。如果使用较大的 PRNG，8（256 位）是另一个合理的选择，但选择其他值几乎没有什么好处。

n_children_spawned{int}, optional

已生成的子项数量。仅在从序列化形式重构 SeedSequence 时才传递此参数。

备注

实现可重现比特流的最佳实践是为初始熵使用默认的 None，然后使用 SeedSequence.entropy 来记录/pickle entropy 以便重现。

>>> 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 播种所需的词数。

spawn(n_children)

通过扩展 spawn_key 生成指定数量的子 SeedSequence。
在此页面