我想生成一个形状为 (1e7, 800) 的随机矩阵。但我发现 numpy.random.rand() 在这种规模下变得非常慢。有没有更快的方法？

最佳答案

一个简单的方法是使用 Numba 编写一个多线程实现:

import numba as nb
import random

@nb.njit('float64[:,:](int_, int_)', parallel=True)
def genRandom(n, m):
    res = np.empty((n, m))

    # Parallel loop
    for i in nb.prange(n):
        for j in range(m):
            res[i, j] = np.random.rand()

    return res

这比我的 6 核机器上的 np.random.rand() 快 6.4 倍。

请注意，使用 32 位 float 可能有助于加快计算速度，但精度会降低。

https://stackoverflow.com/questions/70434025/