相关疑难解决方法(0)

我目前正在python中编写一个需要生成大量随机数的应用程序.FAST.目前我有一个方案,使用numpy生成一个巨大的批次中的所有数字(一次大约约500,000).虽然这似乎比python的实现更快.我仍然需要它更快.有任何想法吗？我愿意用C语言编写它并将其嵌入程序中或者用它来完成它.

对随机数的限制:

• 一组7个数字,可以都有不同的边界:
  • 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,其中随机值来自[0-1],然后乘以[X1..X7]
• 一组13个数字,总计为1
  • 目前只生成13个数字,然后除以它们的总和

有任何想法吗？预先计算这些数字并将它们存储在一个文件中会使这更快吗？

谢谢!

我的 google-fu 失败了！我有一个 10x10 numpy 数组，初始化如下0：

arr2d = np.zeros((10,10))

对于 中的每一行arr2d，我想将 3 个随机列分配给1。我可以使用循环来完成此操作，如下所示：

for row in arr2d:
    rand_cols = np.random.randint(0,9,3)
    row[rand_cols] = 1

输出：

array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  1.,  1.,  0.],
   [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.],
   [ 0.,  0.,  1.,  0.,  1.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.],
   [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  1.,  1.,  0.,  0.,  0.],
   [ 1.,  0.,  0.,  1.,  1., …