如何制作非随机数生成器？

Question

我想构造一个像随机数生成器一样工作的对象，但它会以指定的顺序生成数字。

# a random number generator
rng = lambda : np.random.randint(2,20)//2

# a non-random number generator
def nrng():
    numbers = np.arange(1,10.5,0.5)
    for i in range(len(numbers)):
        yield numbers[i]

for j in range(10):
    print('random number', rng())
    print('non-random number', nrng())

上面代码的问题，我不能在最后一行调用nrn，因为它是一个生成器。我知道重写上述代码最直接的方法是简单地循环非随机数，而不是定义生成器。我更愿意让上面的例子起作用，因为我正在处理一大块代码，其中包括一个函数，该函数接受一个随机数生成器作为参数，我想添加传递非随机数序列的功能，而无需重写整个代码。

Answer 1

np。随机的randint可以记住它生成的最后一个数字，因为它是np的函数。随机的随机状态类。Numpy只是给类方法加了别名，这样就可以直接从np访问它。随机模块，而不是通过课堂访问它。

知道了这一点，你可以编写自己的类来这样工作：

class NotRandom:

    numbers = np.arange(1,10.5,0.5)
    last_index = -1

    @classmethod
    def nrng(cls):
        cls.last_index += 1
        if cls.last_index < len(cls.numbers):
            return cls.numbers[cls.last_index]
        # else:
        return None

# Create an alias to the classmethod
nrng = NotRandom.nrng      # Note this is OUTSIDE the class

然后，你可以做：

print(nrng())    # 1.0
print(nrng())    # 1.5
print(nrng())    # 2.0

如果您希望能够拥有nrng的多个并发实例，您可以使nrng（）成为实例方法，而不是类方法：

class NotRandom:
    def __init__(self):
        self.numbers = np.arange(1,10.5,0.5)
        self.last_index = -1

    def nrng(self):
        self.last_index += 1
        if self.last_index < len(self.numbers):
            return self.numbers[self.last_index]
        # else:
        return None

# Create an object. Then create an alias to its method
nrng = NotRandom().nrng 

然后，可以使用nrn（）引用绑定到所创建的NotRandom实例的方法。如果你想要另一个实例，你也可以：

another_notrandom = NotRandom()
nrng2 = another_notrandom.rng

print(nrng())    # 1.0
print(nrng())    # 1.5

print(nrng2())   # 1.0

print(nrng())    # 2.0

print(nrng2())   # 1.5

Answer 2

如果希望对象保持状态并看起来像一个函数，请使用\uuuuu call\uuuu方法创建一个自定义类。

Eg.

class NRNG:
    def __init__(self):
        self.numbers = range(10)
        self.state = -1
    def __call__(self):
        self.state += 1
        return self.numbers[self.state]
        
nrng = NRNG()


for i in range(10):
    print(nrng())

然而，除非绝对必要，否则我不建议这样做，因为这掩盖了您的nrng保持状态的事实（尽管从技术上讲，大多数RNG在内部保持状态）。

最好通过调用next来使用一个带有yield的常规生成器，或者编写一个自定义迭代器（也基于类）。这些将与for循环和其他python迭代工具（比如优秀的itertools包）一起使用。

Answer 3

可以使用生成器或迭代器作为参数调用next（），从中提取一个元素。事先将生成器保存为变量可以多次执行此操作。

# make it a generator
def _rng():
    while True:
        yield np.random.randint(2,20)//2

# a non-random number generator
def _nrng():
    numbers = np.arange(1,10.5,0.5)
    for i in range(len(numbers)):
        yield numbers[i]

rng = _rng()
nrng = _nrng()
for j in range(10):
    print('random number', next(rng))
    print('non-random number', next(nrng))