Для одного и того же семени, почему random.random () производит разные случайные значения по сравнению с numpy.random (). Насколько я понимаю, они оба используют Mersenne Twister для генерации случайных значений.
import random as rnd
import numpy as np
rnd.seed(1)
np.random.seed(1)
rnd.random()
np.random.rnd()
0.13436...
0.41702...
И модуль random, и numpy.random используют mt19937 для генерации случайных чисел. Из-за этого мы можем скопировать состояние одного из одного генератора в другой, чтобы увидеть, имеют ли они одну и ту же базовую реализацию.
import random as rnd
import numpy as np
# seed numpy
np.random.seed(1)
# get state from numpy
state = [int(s) for s in list(np.random.get_state()[1])]
state.append(624)
state = tuple(state)
state = (3, tuple(state), None)
# set state for python
rnd.setstate(state)
print(rnd.random())
print(np.random.rand())
0.417022004702574
0.417022004702574
Похоже, что используемый движок mt19937 дает эквивалентные результаты, если вручную установить такое же состояние. Похоже, это означает, что начальная функция реализована по-другому.
