我有一个很大的 Python 脚本。我在其他人的代码中启发了自己，所以我最终将 numpy.random 模块用于某些事情(例如，用于创建从二项分布中获取的随机数数组)，在其他地方我使用模块 random.random.
谁能告诉我两者之间的主要区别？
查看两者的文档网页，在我看来 numpy.random 只是有更多方法，但我不清楚随机数的生成有何不同。
我问的原因是因为我需要为我的主程序播种以进行调试。但它不起作用，除非我在我正在导入的所有模块中使用相同的随机数生成器，这是正确的吗？
另外，我在另一篇文章中读到了关于不使用 numpy.random.seed() 的讨论，但我真的不明白为什么这是个坏主意。如果有人向我解释为什么会这样，我将不胜感激。
最佳答案
你已经做了很多正确的观察!
除非您想为两个随机生成器播种，否则从长远来看，选择一个或另一个生成器可能更简单。但是，如果您确实需要同时使用两者，那么是的，您还需要为它们提供种子，因为它们会相互独立地生成随机数。
对于numpy.random.seed()，主要的困难是它不是线程安全的——也就是说，如果你有many different threads of execution，使用它是不安全的。 ，因为如果两个不同的线程同时执行该函数，则不能保证工作。如果您不使用线程，并且您可以合理地预期将来不需要以这种方式重写程序，那么 numpy.random.seed() 应该没问题。如果有任何理由怀疑您将来可能需要线程，从长远来看，按照建议进行操作会更安全，make a local instance of the numpy.random.Random class .据我所知，random.random.seed() 是线程安全的(或者至少，我没有发现任何相反的证据)。
numpy.random 库包含一些在科学研究中常用的额外概率分布，以及一些用于生成随机数据数组的便利函数。 random.random 库更轻量级，如果您不从事科学研究或其他类型的统计工作，应该没问题。
否则，他们都使用 Mersenne twister sequence生成它们的随机数，它们都是完全确定的——也就是说，如果你知道一些关键信息，就可以绝对确定地预测 what number will come next .因此，numpy.random 和 random.random 都不适合任何 serious cryptographic uses .但是由于序列非常非常长，在您不担心有人试图对您的数据进行逆向工程的情况下，两者都可以生成随机数。这也是为什么需要播种随机值的原因——如果你每次都从同一个地方开始，你总是会得到相同的随机数序列!
附带说明，如果您确实需要加密级别的随机性，您应该使用 secrets模块，或类似 Crypto.Random如果您使用的是 Python 3.6 之前的 Python 版本。
关于python - Python中numpy.random和random.random的区别，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7029993/
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这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Pythonconditionalassignmentoperator对于这样一个简单的问题表示歉意，但是谷歌搜索||=并不是很有帮助；)Python中是否有与Ruby和Perl中的||=语句等效的语句？例如:foo="hey"foo||="what"#assignfooifit'sundefined#fooisstill"hey"bar||="yeah"#baris"yeah"另外，类似这样的东西的通用术语是什么？条件分配是我的第一个猜测，但Wikipediapage跟我想的不太一样。
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