技术标签： c语言里rands(1)
Joe Kington..
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你可以通过你最初描述的内容(生成一堆随机数并相应地相乘和分割)来加快mtrw上面发布的内容的速度......
此外,您可能已经知道这一点,但在使用大型numpy数组时,请确保就地执行操作(*=,/ =,+ =等).它在内存使用方面与大型阵列产生巨大差异,并且也会带来相当大的速度提升.
In [53]: def rand_row_doubles(row_limits, num):
....: ncols = len(row_limits)
....: x = np.random.random((num, ncols))
....: x *= row_limits
....: return x
....:
In [59]: %timeit rand_row_doubles(np.arange(7) + 1, 1000000)
10 loops, best of 3: 187 ms per loop
相比于:
In [66]: %timeit ManyRandDoubles(np.arange(7) + 1, 1000000)
1 loops, best of 3: 222 ms per loop
这不是一个巨大的差异,但如果你真的担心速度,那就是它.
只是为了表明它是正确的:
In [68]: x.max(0)
Out[68]:
array([ 0.99999991, 1.99999971, 2.99999737, 3.99999569, 4.99999836,
5.99999114, 6.99999738])
In [69]: x.min(0)
Out[69]:
array([ 4.02099599e-07, 4.41729377e-07, 4.33480302e-08,
7.43497138e-06, 1.28446819e-05, 4.27614385e-07,
1.34106753e-05])
同样,对于你的"行总和为一"部分......
In [70]: def rand_rows_sum_to_one(nrows, ncols):
....: x = np.random.random((ncols, nrows))
....: y = x.sum(axis=0)
....: x /= y
....: return x.T
....:
In [71]: %timeit rand_rows_sum_to_one(1000000, 13)
1 loops, best of 3: 455 ms per loop
In [72]: x = rand_rows_sum_to_one(1000000, 13)
In [73]: x.sum(axis=1)
Out[73]: array([ 1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.])
老实说,即使你在C中重新实现了一些东西,我也不确定你能不能在这个问题上打败numpy ......但我可能会非常错!
原文连接：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1667197295239073048&wfr=spider&for=pc安装包下载1、网上搜索redis，查找下载连接连接为http://download.redis.io/releases/redis-6.0.3.tar.gz2、使用wget下载gz包，安装成功如图所示wget http://download.redis.io/releases/redis-6.0.3.tar.gz3、下载完毕之后
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