np.random.permutation上的 Numpy documentation建议所有新代码使用随机生成器软件包中的np.random.default_rng()。我在文档中看到，Random Generator软件包已经标准化了BitGenerator与使用我熟悉的Mersenne Twister周围的各种随机分布的生成。
我看到一个缺点，它曾经是执行简单排列的单行代码：
np.random.permutation(10)
现在变成两行代码，对于这样一个简单的任务来说有点尴尬：
rng = np.random.default_rng()
rng.permutation(10)
np.random.permutation这样的现有方法不会只包装这种新的首选方法？答案 0 :(得分：1)
某些上下文：
按逻辑顺序向您提出问题：
为什么不像np.random.permutation这样的现有方法只包装这种新的首选方法？
可能是因为backwards compatibility concerns。即使“顶级” API不会发生变化，其内部结构也足够显着，可以被视为兼容性中断。
为什么这种新方法比以前的方法有所改进？
“默认情况下，Generator使用PCG64提供的位，该位具有比RandomState中使用的旧版MT19937更好的统计属性。” （source）。 PCG64文档字符串提供了更多技术细节。
假设没有大量调用这种新方法，是否有充分的理由不使用这种新方法？{p}
我非常同意，如果是在模块开始时完成的，那么这行代码会有些尴尬。我只会指出NumPy文档确实在文档字符串示例中直接使用了这种形式，例如：
np.random.default_rng().permutation(10)稍有不同的是，它是在模块加载/导入时实例化一个类，而在您的表单中，它可能会稍后出现。但这应该是微小的差异（再次，假设它仅使用一次或几次）。如果您查看default_rng(seed)源，当用n = np.random.default_rng().standard_exponential((3, 8000))
进行调用时，它会在对None进行几次快速检查后才返回Generator(PCG64(seed))。
是否存在将现有代码切换到该方法的参数？
之所以要继续进行下去，是因为我没有足够的技术知识来对算法进行很好的比较，而且还因为它取决于其他一些变量，例如您是否担心自己制作下游代码与NumPy的较早版本（其中seed根本不存在）的兼容性。