如何为单元测试全局播种np.random.default_rng

为了为单元测试全局播种np.random.default_rng，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入numpy库：在代码中导入numpy库，以便使用其中的随机数生成函数。

import numpy as np

1. 创建全局随机数生成器：使用np.random.default_rng函数创建一个全局的随机数生成器对象。

rng = np.random.default_rng()

1. 设置种子值：使用生成器对象的seed方法设置种子值。种子值可以是任意整数，用于确定随机数序列的起始点。

rng.seed(123)  # 设置种子值为123

1. 进行单元测试：在单元测试的相关代码中使用生成器对象的随机数生成函数，如rng.random()、rng.integers()等，来生成随机数。

# 示例单元测试代码
def test_function():
    # 使用全局随机数生成器生成随机数
    random_number = rng.random()
    # 进行断言等其他测试操作
    assert random_number >= 0 and random_number < 1

通过以上步骤，我们可以为单元测试全局播种np.random.default_rng，确保在每次运行单元测试时都使用相同的随机数序列，以提高测试的可重复性和可靠性。

关于np.random.default_rng的更多信息，可以参考腾讯云的相关产品文档：

• NumPy 官方文档：NumPy 是一个开源的 Python 科学计算库，提供了丰富的数学函数和数组操作功能，包括随机数生成器。
• 腾讯云 AI 机器学习平台：腾讯云提供的 AI 机器学习平台，可以用于开发和部署机器学习模型，其中包括了 NumPy 库和相关的随机数生成器。