我一直在使用numpy的隨機功能一段時間，通過調用諸如or等方法。我剛剛發現了創建對象或其他生成器對象的能力：np.random.choice()np.random.randint()default_rngfrom numpy.random import default_rng
gen = default_rng()
random_number = gen.integers(10)到目前為止，我一直使用np.random.randint(10)相反，我想知道這兩種方式之間的區別是什么。我能想到的唯一好處是跟蹤多個種子，或者想要使用特定的PRNG，但也許對于更通用的用例也存在差異？
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UYOU
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numpy.random.*函數（包括）使用在應用程序中共享的全局偽隨機數生成器（PRNG）對象。另一方面，是不依賴于全局狀態的獨立生成器對象。numpy.random.binomialdefault_rng()
如果您不關心應用程序中可重現的“隨機性”，則這兩種方法暫時是等效的。盡管NumPy的新RNG策略通常不鼓勵使用全局狀態，但它并沒有棄用1.17版本中的任何功能，盡管NumPy的未來版本可能會。numpy.random.*
另請注意，由于函數依賴于非線程安全的全局 PRNG 對象，因此，如果應用程序使用多個線程，則這些函數可能會導致爭用情況。（ 對象也不是線程安全的，但是有一些方法可以通過多線程生成偽隨機數，而無需在線程之間共享 PRNG 對象。numpy.random.*Generator
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