回答編集履歴
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import numpy as np
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np.random.seed(
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np.random.seed(1)
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for i in range(4):
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print(np.random.rand())
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print("----")
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np.random.seed(
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np.random.seed(1)
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print(*np.random.rand(4), sep="\n")
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print("----")
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np.random.seed(
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+
np.random.seed(1)
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for i in range(2):
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print(*np.random.rand(2), sep="\n")
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+
0.417022004702574
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0.
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0.
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0.
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ソースを見るとたしかに uint32_t 型で受け取るようになっていますね。
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[numpy/_mt19937.pyx at 77410e26dd94bdd07df096be06ee9aa7d5738ce6 · numpy/numpy](https://github.com/numpy/numpy/blob/77410e26dd94bdd07df096be06ee9aa7d5738ce6/numpy/random/_mt19937.pyx#L25)
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[numpy/_mt19937.pyx at 77410e26dd94bdd07df096be06ee9aa7d5738ce6 · numpy/numpy](https://github.com/numpy/numpy/blob/77410e26dd94bdd07df096be06ee9aa7d5738ce6/numpy/random/_mt19937.pyx#L25)
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## 追記
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疑似乱数列の長さが N だとしたら、乱数を生成するたびに、疑似乱数列の先頭から乱数を取り出していくというイメージです。
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import numpy as np
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np.random.seed(0)
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for i in range(4):
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print(np.random.rand())
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print("----")
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np.random.seed(0)
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print(*np.random.rand(4), sep="\n")
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print("----")
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np.random.seed(0)
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for i in range(2):
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+
print(*np.random.rand(2), sep="\n")
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+
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+
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+
```
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+
0.5488135039273248
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+
0.7151893663724195
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+
0.6027633760716439
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+
0.5448831829968969
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+
0.5488135039273248
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0.7151893663724195
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0.6027633760716439
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0.5448831829968969
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0.5488135039273248
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0.7151893663724195
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0.6027633760716439
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0.5448831829968969
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修正
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@@ -2,4 +2,8 @@
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> Must be convertible to 32 bit unsigned integers.
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と書いてあるので、uint32 の範囲 (0~4294967295) の値であれば、指定できると思います。
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と書いてあるので、uint32 の範囲 (0~4294967295) の値であれば、指定できると思います。
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ソースを見るとたしかに uint32_t 型で受け取るようになっていますね。
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+
[numpy/_mt19937.pyx at 77410e26dd94bdd07df096be06ee9aa7d5738ce6 · numpy/numpy](https://github.com/numpy/numpy/blob/77410e26dd94bdd07df096be06ee9aa7d5738ce6/numpy/random/_mt19937.pyx#L25)
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