优化numpy随机数生成算法的探索与实践
摘要：本文针对numpy库中的随机数生成算法进行了探索与实践，通过对比和分析多种不同算法的性能和随机性能力，提出了一种优化方案，并给出了具体的代码示例。
import numpy as np
def optimized_random(low, high, size):
# 预生成随机数序列
random_sequence = np.random.random(size * 2)
index = 0
result = np.empty(size)
for i in range(size):
# 从预生成序列中选择一个随机数
random_number = random_sequence[index]
# 动态调整参数
index += int(random_number * (size - i))
random_number = random_sequence[index]
# 将随机数映射到指定范围
scaled_number = random_number * (high - low) + low
# 存储生成的随机数
result[i] = scaled_number
return result
random_numbers = optimized_random(0, 1, 1000)
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参考文献：
关键词：numpy库，随机数生成算法，性能优化，代码示例
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