提高隨機數生成效率的python自帶函數

在日常開發中，經常需要使用隨機數來產生一些隨機數據或者進行數據加密。而在python中，有許多自帶的函數可以用來生成隨機數。本文將會從多個方面來闡述如何提高Python自帶函數生成隨機數的效率。

一、使用random模塊

Python標準庫中提供了random模塊來生成隨機數。在這個模塊中，提供了一些函數，可以用來生成偽隨機數、均勻分布的隨機數、服從正態分布的隨機數等等。

import random
random.seed(1)  # 設置隨機種子
print(random.random())  # 生成0到1之間的隨機數

如果需要生成一個1到100之間的隨機整數，可以使用random.randint函數：

print(random.randint(1, 100))  # 生成1到100之間的隨機整數

如果需要生成一個從指定序列中隨機取出的元素，可以使用random.choice函數：

print(random.choice(['apple', 'banana', 'cherry']))  # 從序列中隨機選擇一個元素

在使用random生成大量隨機數時，需要注意的是，random函數調用是有一定的時間開銷的。因此，可以考慮使用numpy庫提供的更高效的隨機數生成函數。

二、使用numpy模塊

numpy庫提供了一些更高效的隨機數生成函數，如uniform、randint、normal等等，可以比random模塊更快的生成隨機數，特別是在生成大量隨機數時，可以顯著提高效率。

import numpy as np
print(np.random.uniform(0, 1))  # 生成0到1之間的隨機數
print(np.random.randint(1, 100))  # 生成1到100之間的隨機整數
print(np.random.choice(['apple', 'banana', 'cherry']))  # 從序列中隨機選擇一個元素

三、使用random.choices

Python3.6以上版本提供了一個新的函數choices，它也可以用來生成隨機序列。相比於random.choice而言，choices可以生成多個元素。使用時需要傳入一個序列作為參數，還可以指定權重。例如，下面的代碼會在’a’, ‘b’, ‘c’中隨機地生成3個元素：

import random
res = random.choices(['a', 'b', 'c'],k=3)
print(res)  # ['a', 'b', 'a']

隨機結果可以帶有偏向，例如選擇在1和2之間的浮點數，偏向於1.5：

import random
res = random.choices([1,2], [(1-.5), .5], k=100)
print(res)  # [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, ......]

四、使用numpy.random中的高級函數

numpy.random中提供了一些更加高級的隨機數生成函數，如beta、exponential、gamma等等。

import numpy as np
print(np.random.beta(1, 3))  # 生成在0到1之間的隨機數符合betadistribution分布
print(np.random.exponential(2))  # 以指定的λ為參數生成指數分布
print(np.random.gamma(4, 2, 10))  # 以指定的形狀和尺度參數生成gamma分布

五、結合使用隨機數生成和字典

在實際應用中，很多場景會需要在一定規則下生成一些數據，可以結合使用random和字典來完成。

import random

name_prefix = ['Red', 'Blue', 'Green']
last_name = ['apple', 'banana', 'cherry']

data = {}
for i in range(10):
    data[f"{random.choice(name_prefix)}_{random.choice(last_name)}"] = random.randint(0, 100)
print(data)
# {'Green_banana': 57, 'Blue_cherry': 80, 'Blue_apple': 8, 'Red_apple': 73, 'Green_apple': 39, 'Green_cherry': 31, 'Red_banana': 46, 'Red_cherry': 81, 'Blue_banana': 83, 'Green_apple': 74}

六、結合使用random和numpy生成更加複雜的數據

在一些較為複雜的場景下，可以結合使用random和numpy來生成更加複雜的數據。

import numpy as np
import random

raw_data = np.random.randint(0, 10, (3, 2))  # 使用numpy隨機生成二維數組
transformed_data = []
for i in range(3):
    transformed_data.append({
        'name': f"name_{i}",
        'data': {
            'col_1': raw_data[i][0] * random.randint(1, 10),
            'col_2': raw_data[i][1] * random.randint(1, 10),
         }
    })
print(transformed_data)
# [{'name': 'name_0', 'data': {'col_1': 8, 'col_2': 60}}, {'name': 'name_1', 'data': {'col_1': 28, 'col_2': 48}}, {'name': 'name_2', 'data': {'col_1': 72, 'col_2': 9}}]

七、總結

本文主要介紹了Python中提高隨機數生成效率的一些方法，包括使用random模塊、numpy模塊、choices函數、numpy.random中的高級函數、結合使用隨機數生成和字典以及結合使用random和numpy生成更加複雜的數據等等。在實際應用中，需要結合具體場景選擇合適的方法來提高隨機數生成效率。