rng = np.random.randomstate(1)

As an AI language model, I am not able to import libraries or modules, but I can explain what this code does.

This code generates a new instance of the random number generator class from the NumPy library, called "rng", with a specific seed value of 1. This allows for reproducibility of random number generation in subsequent code. The generated random numbers will be uniformly distributed between 0 and 1.

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self.data_rng = np.random.RandomState(123)

这行代码创建了一个随机数生成器对象`data_rng`，并使用种子值123进行初始化。这个随机数生成器可以用于生成随机数，例如在数据处理或模型训练过程中需要随机化的地方。

`np.random.RandomState`是NumPy库中的一个类，它提供了一种创建随机数生成器的方法。通过指定种子值，可以确保每次运行程序时生成的随机数序列是可重复的。也就是说，如果你在不同的时间运行程序时使用相同的种子值，你将获得相同的随机数序列。

在这个例子中，通过使用种子值123初始化`data_rng`，你可以在使用`data_rng`生成随机数时获得相同的结果。这对于需要在多次运行中保持一致性的情况非常有用。

例如，你可以使用`data_rng`生成一个随机数：

random_number = data_rng.rand()

每次运行程序时，通过相同的种子值初始化`data_rng`，你将获得相同的`random_number`值。

rng = np.random.RandomState(seed) N, D = np.shape(X)

这段代码中，`np.random.RandomState(seed)` 创建了一个伪随机数生成器对象，该对象可以用于生成指定随机数种子 `seed` 下的随机数。`N, D = np.shape(X)` 利用 `np.shape()` 函数获取数组 `X` 的行数和列数，并将其分别赋值给变量 `N` 和 `D`。最终，这两个变量将用于创建一个 `N*D` 的数组。