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python - 在 python 中生成 1,000,000+ 随机数的最快方法

coder 2023-05-24 原文

我目前正在用 python 编写一个需要快速生成大量随机数的应用程序。目前我有一个计划,它使用 numpy 生成一个大批量的所有数字(一次大约 500,000 个)。虽然这似乎比 python 的实现要快。我仍然需要它走得更快。有任何想法吗?我愿意用 C 语言编写它并将其嵌入到程序中或使用它来完成。

对随机数的约束:

  • 一组可以有不同界限的 7 个数字:
    • 例如:[0-X1、0-X2、0-X3、0-X4、0-X5、0-X6、0-X7]
    • 目前我正在生成一个包含 7 个数字的列表,其中包含 [0-1) 的随机值,然后乘以 [X1..X7]
  • 一组 13 个数字加起来为 1
    • 目前只生成 13 个数字,然后除以它们的总和

有什么想法吗?预先计算这些数字并将它们存储在一个文件中会更快吗?

谢谢!

最佳答案

您可以通过执行您最初描述的操作(生成一堆随机数并相应地相乘和除法)来加快上面发布的 mtrw 的速度......

此外,您可能已经知道这一点,但在处理大型 numpy 数组时,请务必就地执行操作(*=、/=、+= 等)。它对大型数组的内存使用产生了巨大的影响,并且也会显着提高速度。

In [53]: def rand_row_doubles(row_limits, num):
   ....:     ncols = len(row_limits)
   ....:     x = np.random.random((num, ncols))
   ....:     x *= row_limits                  
   ....:     return x                          
   ....:                                       
In [59]: %timeit rand_row_doubles(np.arange(7) + 1, 1000000)
10 loops, best of 3: 187 ms per loop

相比:

In [66]: %timeit ManyRandDoubles(np.arange(7) + 1, 1000000)
1 loops, best of 3: 222 ms per loop

差别不大,但如果您真的担心速度,那就有点问题了。

只是为了证明它是正确的:

In [68]: x.max(0)
Out[68]:
array([ 0.99999991,  1.99999971,  2.99999737,  3.99999569,  4.99999836,
        5.99999114,  6.99999738])

In [69]: x.min(0)
Out[69]:
array([  4.02099599e-07,   4.41729377e-07,   4.33480302e-08,
         7.43497138e-06,   1.28446819e-05,   4.27614385e-07,
         1.34106753e-05])

同样,对于您的“行总和为一”部分...

In [70]: def rand_rows_sum_to_one(nrows, ncols):
   ....:     x = np.random.random((ncols, nrows))
   ....:     y = x.sum(axis=0)
   ....:     x /= y
   ....:     return x.T
   ....:

In [71]: %timeit rand_rows_sum_to_one(1000000, 13)
1 loops, best of 3: 455 ms per loop

In [72]: x = rand_rows_sum_to_one(1000000, 13)

In [73]: x.sum(axis=1)
Out[73]: array([ 1.,  1.,  1., ...,  1.,  1.,  1.])

老实说,即使你用 C 重新实现了一些东西,我也不确定你能否在这方面击败 numpy...不过我可能大错特错!

关于python - 在 python 中生成 1,000,000+ 随机数的最快方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/2709818/

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