我想在 python 中生成多个随机数流。 我正在编写一个模拟队列系统的程序，并希望一个流用于到达间隔时间，另一个流用于服务时间等等。
numpy.random() 从全局流中生成随机数。
在 matlab 中有 something called RandStream，它使我能够创建多个流。
有什么方法可以在 Python 中创建类似 RandStream 的东西
【问题讨论】：
Numpy 和内部随机生成器都有可实例化的类。
仅适用于random：
import random
random_generator = random.Random()
random_generator.random()
#>>> 0.9493959884174072
对于 Numpy：
import numpy
random_generator = numpy.random.RandomState()
random_generator.uniform(0, 1, 10)
#>>> array([ 0.98992857, 0.83503764, 0.00337241, 0.76597264, 0.61333436,
#>>> 0.0916262 , 0.52129459, 0.44857548, 0.86692693, 0.21150068])
【讨论】：
random.Random 类的隐藏实例的绑定方法。您可以实例化自己的Random 实例以获得不共享的生成器状态。” - docs.python.org/3/library/random.html
Veedrac 的回答没有说明如何生成独立的流。
我能找到生成独立流的最佳方法是使用 numpy 的 RandomState 的替代品。这是由RandomGen package 提供的。
它支持independent random streams，但它们使用三个随机数生成器之一：PCG64、ThreeFry 或 Philox。如果您想使用更传统的 MT19937，您可以改用jumping。
【讨论】：
random.Random() 是一个独立的流，至少达到 Mersenne Twister 的极限。如果您需要n 流，请执行[random.Random() for _ in range(n)]。
您不需要使用 RandomGen 包。只需启动两个流就足够了。例如：
import numpy as np
prng1 = np.random.RandomState()
prng2 = np.random.RandomState()
prng1.seed(1)
prng2.seed(1)
现在，如果您使用prngX.rand() 对两个流进行处理，您会发现这两个流将给您相同的结果，这意味着它们是具有相同种子的独立流。
要使用random 包，只需将np.random.RandomState() 替换为random.Random()。
【讨论】：
为了重现性，您可以将种子直接传递给random.Random()，然后从那里调用变量。然后每个启动的实例将独立于另一个运行。例如，如果您运行：
import random
rg1 = random.Random(1)
rg2 = random.Random(2)
rg3 = random.Random(1)
for i in range(5): print(rg1.random())
print('')
for i in range(5): print(rg2.random())
print('')
for i in range(5): print(rg3.random())
你会得到：
0.134364244112
0.847433736937
0.763774618977
0.255069025739
0.495435087092
0.956034271889
0.947827487059
0.0565513677268
0.0848719951589
0.835498878129
0.134364244112
0.847433736937
0.763774618977
0.255069025739
0.495435087092
【讨论】：