如何在numpy.random.generator实例中存储和恢复随机状态？

在numpy中，可以使用numpy.random.Generator类的get_state()方法来存储随机状态，并使用set_state()方法来恢复随机状态。

具体步骤如下：

1. 创建一个numpy.random.Generator实例，例如：

import numpy as np
rng = np.random.default_rng()

1. 使用get_state()方法获取当前随机状态：

state = rng.get_state()

1. 将获取到的随机状态存储起来，可以使用pickle等方法将其保存到文件或数据库中。
2. 当需要恢复随机状态时，可以使用set_state()方法将之前存储的随机状态重新设置给numpy.random.Generator实例：

rng.set_state(state)

通过以上步骤，就可以在numpy.random.Generator实例中存储和恢复随机状态了。

numpy.random模块提供了一系列用于生成随机数的函数和方法，可以用于模拟随机实验、生成随机样本等。numpy.random.Generator是numpy 1.17版本引入的新特性，相比于之前的numpy.random模块，它提供了更好的随机数生成器，具有更高的性能和更好的统计特性。

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