mt19937 prng是如何准确地用于python随机模块函数的？

我用Python3.8.2运行了这个程序（这并不重要）。这不是我所期望的MT19937 32位PRNG。确切地说，我期望的值与本网站中给出的值相似：

Python与其他语言有什么不同？有没有一种方法可以让我自己复制Python生成的比特？（另外，如何从32位字大小的整数生成从0到1的random（）浮点？）

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谢谢

Python的种子算法与link使用的算法完全不同。Twister有一个巨大的状态，只有32位的种子只能将它放入一个相对较少的可能状态中。Python的种子算法使用任意大的参数

要复制Python的种子算法，您必须阅读C代码并自己进行仿真。关于它没有任何定义

Python生成IEEE double的代码与Twister原始C代码中的

genrand_res53（）

函数相同：

from random import *
seed(5489)
hex(getrandbits(32)) # '0xc9a0e034'
hex(getrandbits(32)) # '0x38feb21f'

---

实际上，一个32位Twister输出的前27位左移26位，“下一个”32位Twister输出的前26位填充下26位，给出一个53位值，除以2.0**53。

Python的种子算法与链接使用的算法完全不同。Twister有一个巨大的状态，只有32位的种子只能将它放入一个相对较少的可能状态中。Python的种子算法使用任意大的参数

要复制Python的种子算法，您必须阅读C代码并自己进行仿真。关于它没有任何定义

Python生成IEEE double的代码与Twister原始C代码中的

genrand_res53（）

函数相同：

from random import *
seed(5489)
hex(getrandbits(32)) # '0xc9a0e034'
hex(getrandbits(32)) # '0x38feb21f'

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实际上，一个32位捻线器输出的前27位左移26位，“下一个”32位捻线器输出的前26位填充下26位，给出一个53位值，除以2.0**53。

谢谢您的解释！这很有帮助。我浏览了一下C代码（目前还没有实际仿真）。种子设定算法似乎首先正常地（使用OG algo）设定一个幻数19650218U，然后继续使用自定义init函数，使用pyobject散列到的所有位。我有点好奇的是，正如源代码中的常量所暗示的，在这个日期发生了什么。你有什么线索吗？好问题！根据“常数19650218是作者之一的生日，选择它是没有理由的”：-）注意C种子代码并不是故事的全部-你也需要看看

random.py

的

seed（）。不推荐使用基于哈希的种子设定。在C代码中，您缺少
PyLong_CheckExact（）
路径，该路径使用一个（可能是巨大的）非负整数，而C
init_by_array（）
会传递其所有位。感谢您的解释！这很有帮助。我浏览了一下C代码（目前还没有实际仿真）。种子设定算法似乎首先正常地（使用OG algo）设定一个幻数19650218U，然后继续使用自定义init函数，使用pyobject散列到的所有位。我有点好奇的是，正如源代码中的常量所暗示的，在这个日期发生了什么。你有什么线索吗？好问题！根据“常数19650218是作者之一的生日，选择它是没有理由的”：-）注意C种子代码并不是故事的全部-你也需要看看
random.py
的
seed（）。不推荐使用基于哈希的种子设定。在C代码中，您缺少
PyLong\u CheckExact（）
路径，该路径原样使用一个（可能是巨大的）非负整数，并且C
init\u by\u array（）
传递其所有位。