探索与实践:优化numpy随机数生成算法
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): 1. 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): 1. 从预生成序列中选择一个随机数 random_number = random_sequence[index] 1. 动态调整参数 index += int(random_number * (size - i)) random_number = random_sequence[index] 1. 将随机数映射到指定范围 scaled_number = random_number * (high - low) + low 1. 存储生成的随机数 result[i] = scaled_number return result random_numbers = optimized_random(0, 1, 1000)登录后复制