生成数据类型为浮点型的矩阵的最快方法是什么？

Question

我正在尝试使用以下代码生成一个数据类型为浮点数的10000*10000矩阵，该矩阵包含非零条目：

import numpy as np
list_going_in=np.random.rand(10000,10000)

但是生成需要超过一秒钟的时间，是否有比这更快的方法来完成这个任务呢？

感谢您的帮助。

- Rohit Sharma

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使用 np.empty()？ - Divakar

@Divakar 但它里面只有零，我想要里面有随机浮点数。 - Rohit Sharma

除非您事先存储随机数并每次使用相同的随机数，否则不行。 - whackamadoodle3000

你需要随机数还是非零数？np.empty()返回未初始化的数组，这意味着“之前有什么就是什么”。 - Joe

Answer 1

不，没有更快的方法。生成随机数的开销限制了您的速度。唯一能够优化这些事情的方法是如果矩阵中有某种结构（例如全部为0、三角形或稀疏等）。如果每个单元格都不同，那么您必须分别计算和存储每个单元格。

据我所知， np.random 可能是最快的，并且在任何情况下都很接近。

- kabanus

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谢谢您的回答，我是否可以生成一个空矩阵，然后执行操作使其包含随机数（例如乘法或加法等）？ - Rohit Sharma

请提出建议，如果一个子集非空至少是什么。 - Rohit Sharma

@RohitSharma 这不是在SO中工作的方式。这回答了你最初的问题，现在改变它是不礼貌的。如果你愿意，接受这个答案，并写下另一个问题，详细说明你需要完成的任务，否则我只能猜测。我建议在你的新问题中也写下你的最终目标（查看xy问题）。 - kabanus

请将以下与编程有关的内容从英语翻译成中文。只返回已翻译的文本：如果您想让我查看，请在评论中放置链接。 - kabanus

请问您能否建议一下您所提到的方法？ - Rohit Sharma

Answer 2

如果我没记错的话，这种情况只会在开发神经网络时出现，我建议您使用TensorFlow：

    import tensorflow as tf
    tf.random_uniform(
    shape,
    minval=0,
    maxval=None,
    dtype=tf.float32,
    seed=None,
    name=None
)

- tom stage

Answer 3

您可以使用“empty”来实现此目的：

例如，像这样的内容：

np.empty((1000,1000))+np.empty((1000))

- tamara