Python 什么'；s numpy.random与numpy.random.Generate之间的差异

我最近一直在尝试模拟Monte Carlos模拟，但遇到了

numpy.random

。在检查指数发生器的性能时，我注意到页面中有一个警告，它告诉我们

Generator.index应用于新代码

尽管如此，

numpy.random.exponential

仍然有效，但我无法运行

生成器

对应程序。我得到了以下错误：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-c4cc7e61aa98> in <module>
----> 1 np.random.Generator.exponential(2, 1000)

TypeError: descriptor 'exponential' for 'numpy.random._generator.Generator' objects doesn't apply to a 'int' object

---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在里面
---->1 np.随机指数发生器（2100）
TypeError:numpy.random.\u generator.generator对象的描述符“指数”不适用于“int”对象

我的问题是：

这两个有什么区别

如何使用

生成器
生成样本

文档中提到的是一个类，在NumPy 1.17中引入：它是一个核心类，负责调整来自底层位生成器的值，以从各种分布生成样本

numpy.random.index

是（现在）基于Mersenne Twister的随机框架的一部分。您可能不必担心遗留函数很快就会被删除——这样做会破坏大量代码，但NumPy开发人员建议，对于新代码，您应该使用新系统，而不是遗留系统

关于系统变更理由的最佳来源可能是NEP 19：

要按照文档的建议使用，首先需要创建

Generator

类的实例。创建此类实例的最简单方法是使用函数

因此，您希望从以下内容开始：

>>> import numpy
>>> my_generator = numpy.random.default_rng()

此时，

my_generator

是

numpy.random.generator

的一个实例：

>>> type(my_generator)
<class 'numpy.random._generator.Generator'>

当然，您的

生成器

实例也可以用于获取所需的任何其他随机变量：

>>> my_generator.integers(0, 100, size=3)
array([56, 57, 10])

---

相关：@olenscki刚刚看到你对相同数字的连续数字的评论。您确定需要多个帧吗？也许

\begin{frame}\begin{figure}\includegraphics{example-image-a}\includegraphics{example-image-b}\caption{text}\end{figure}\end{frame}

会更容易些？@samcarter_is_at_topanswers.xyz我正试图显示相同的图片并更改下面的文本。如果我有两个图像和一个文本，你建议的这个可能会更容易，不？@olenscki更改文本，可能

\only{text first slide}\only{text second slide}

更容易？（操作计数器来减少数字有点冒险，因为你会打破交叉引用）谢谢你的回答！我还有最后一个问题：他们为什么这样做？我认为NEP19解释得相当好。遗留系统对再现性做出了一些承诺，这些承诺严重制约了进一步的开发和改进。因此，在这一点上，如果你想继续在随机系统上开发，你有两个选择：违背承诺，或者创建一个新系统来替换旧系统（但保留旧系统以避免破坏现有代码）。新系统的创建提供了一些机会来做一些其他的好事，比如允许不同的核心位生成器。对现有代码进行根本性的更改是很棘手的。打碎东西很容易。从头开始开发一个新的包，并在“朋友”中测试它（作为它自己的github项目），然后在稳定后，将它移植到主流包中，这会更容易。

>>> my_generator.integers(0, 100, size=3)
array([56, 57, 10])