numpy中的非重复随机数

Question

我的问题是:如何在numpy中生成非重复的随机数？

list = np.random.random_integers(20,size=(10))

Answer 1

我认为numpy.random.sample现在不行.这是我的方式:

import numpy as np
np.random.choice(range(20), 10, replace=False)

Answer 2

如果您不坚持使用NumPy,您可以使用random.sample()标准库:

print random.sample(range(20), 10)

使用NumPy,您将不得不使用numpy.random.shuffle()和切片:

a = numpy.arange(20)
numpy.random.shuffle(a)
print a[:10]

Answer 3

几年后，有时需要从 10000^2\n 中选择 40000 个（Numpy 1.8.1，imac 2.7 GHz）：

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import random\nimport numpy as np\n\nn = 10000\nk = 4\nnp.random.seed( 0 )\n\n%timeit np.random.choice( n**2, k * n, replace=True )  # 536 \xc2\xb5s \xc2\xb1 1.58 \xc2\xb5s\n%timeit np.random.choice( n**2, k * n, replace=False ) # 6.1 s \xc2\xb1 9.91 ms\n\n# https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/random/index.html\nrandomstate = np.random.default_rng( 0 )\n%timeit randomstate.choice( n**2, k * n, replace=False, shuffle=False )  # 766 \xc2\xb5s \xc2\xb1 2.18 \xc2\xb5s\n%timeit randomstate.choice( n**2, k * n, replace=False, shuffle=True )   # 1.05 ms \xc2\xb1 1.41 \xc2\xb5s\n\n%timeit random.sample( range( n**2 ), k * n )          # 47.3 ms \xc2\xb1 134 \xc2\xb5s\n

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（为什么要从 10000^2 中选择 40000 个？\n要生成大型\n scipy.sparse.random \n矩阵 - scipy 1.4.1 使用np.random.choice( replace=False )，slooooow。）

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向 numpy.random 的人们致敬。

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