Python에서 임의의 정수 목록 만들기

Python에서 임의의 정수 목록 만들기

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테스트 목적으로 임의의 정수 목록을 만들고 싶습니다. 숫자의 분포는 중요하지 않습니다. 계산되는 유일한 것은 시간 입니다. 난수를 생성하는 것이 시간이 많이 걸리는 작업이라는 것을 알고 있지만 더 나은 방법이 있어야합니다.

내 현재 솔루션은 다음과 같습니다.

import random
import timeit

# Random lists from [0-999] interval
print [random.randint(0, 1000) for r in xrange(10)] # v1
print [random.choice([i for i in xrange(1000)]) for r in xrange(10)] # v2

# Measurement:
t1 = timeit.Timer('[random.randint(0, 1000) for r in xrange(10000)]', 'import random') # v1
t2 = timeit.Timer('random.sample(range(1000), 10000)', 'import random') # v2

print t1.timeit(1000)/1000
print t2.timeit(1000)/1000

v2는 v1보다 빠르지 만 그렇게 대규모로 작동하지 않습니다. 다음과 같은 오류가 발생합니다.

ValueError : 모집단보다 큰 표본

해당 규모에서 작동하는 빠르고 효율적인 솔루션이 있습니까?

답변의 일부 결과

앤드류 : 0.000290962934494

니 블러 : 0.0058455221653

케니 TM : 0.00219276118279

NumPy가 와서보고 정복했습니다.

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원하는 것이 무엇인지 완전히 명확하지는 않지만 numpy.random.randint를 사용 합니다 .

import numpy.random as nprnd
import timeit

t1 = timeit.Timer('[random.randint(0, 1000) for r in xrange(10000)]', 'import random') # v1

### Change v2 so that it picks numbers in (0, 10000) and thus runs...
t2 = timeit.Timer('random.sample(range(10000), 10000)', 'import random') # v2
t3 = timeit.Timer('nprnd.randint(1000, size=10000)', 'import numpy.random as nprnd') # v3

print t1.timeit(1000)/1000
print t2.timeit(1000)/1000
print t3.timeit(1000)/1000

내 컴퓨터에 제공됩니다.

0.0233682730198
0.00781716918945
0.000147947072983

randint가 있습니다 매우 당신이 정말로 당신이로 나눌 수 1,000 0에서 그들을 원하는 경우 - random.sample 다른 (귀하의 경우 작동하도록 위해서는 나는 해설자 중 하나가 지적했듯이 만에 1,000을 변경했다 10).

그리고 당신이 어떤 분포를 얻고 있는지 정말로 신경 쓰지 않는다면, 당신은 당신의 문제를 잘 이해하지 못하거나, 무례하게 들리면 사과와 함께 임의의 숫자를 이해할 수 있습니다.

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모든 임의의 메서드가 결국 호출 random.random()되므로 가장 좋은 방법은 직접 호출하는 것입니다.

[int(1000*random.random()) for i in xrange(10000)]

예를 들면

• random.randint호출합니다 random.randrange.
• random.randrange반환하기 전에 범위를 확인하는 많은 오버 헤드가 있습니다 istart + istep*int(self.random() * n).

물론 NumPy는 훨씬 더 빠릅니다.

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성능에 대한 귀하의 질문은 논쟁의 여지가 있습니다. 두 기능 모두 매우 빠릅니다. 코드의 속도는 당신이 무엇에 의해 결정됩니다 할 임의의 숫자.

그러나이 두 기능의 동작 차이를 이해하는 것이 중요합니다 . 하나는 대체로 무작위 샘플링을 수행하고 다른 하나는 대체없이 무작위 샘플링을 수행합니다.

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첫째, 당신은 사용해야 randrange(0,1000)하거나 randint(0,999),하지 randint(0,1000). 의 상한값 randint이 포함됩니다.

효율적으로 randint는 단순히을 randrange호출 하는 래퍼 random이므로 random. 또한 xrange의 인수로 사용 sample하지 마십시오 range.

당신은 사용할 수 있습니다

[a for a in sample(xrange(1000),1000) for _ in range(10000/1000)]

sample10 번을 사용하여 범위에서 10,000 개의 숫자를 생성 합니다.

(Of course this won't beat NumPy.)

$ python2.7 -m timeit -s 'from random import randrange' '[randrange(1000) for _ in xrange(10000)]'
10 loops, best of 3: 26.1 msec per loop

$ python2.7 -m timeit -s 'from random import sample' '[a%1000 for a in sample(xrange(10000),10000)]'
100 loops, best of 3: 18.4 msec per loop

$ python2.7 -m timeit -s 'from random import random' '[int(1000*random()) for _ in xrange(10000)]' 
100 loops, best of 3: 9.24 msec per loop

$ python2.7 -m timeit -s 'from random import sample' '[a for a in sample(xrange(1000),1000) for _ in range(10000/1000)]'
100 loops, best of 3: 3.79 msec per loop

$ python2.7 -m timeit -s 'from random import shuffle
> def samplefull(x):
>   a = range(x)
>   shuffle(a)
>   return a' '[a for a in samplefull(1000) for _ in xrange(10000/1000)]'
100 loops, best of 3: 3.16 msec per loop

$ python2.7 -m timeit -s 'from numpy.random import randint' 'randint(1000, size=10000)'
1000 loops, best of 3: 363 usec per loop

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But since you don't care about the distribution of numbers, why not just use:

range(1000)*(10000/1000)

?

참고URL : https://stackoverflow.com/questions/4172131/create-random-list-of-integers-in-python