Pythonで一様乱数の配列を生成するときの速度比較

やること

一様乱数の配列を生成するための時間を比較する

一様分布とは。

一様乱数を生成するために使用したライブラリ

• numpy.random.uniform

• numpy.random.default_rng (Numpy version1.17以降で推奨されているようです)

• scipy.stats.uniform

他に、random.uniformもありますが、要素数を指定できないように見えたため、今回は除外します。

コード

numpy.random.uniform

import numpy as np
import time

array1d_size = 1_000_000 # 要素数

start_time = time.perf_counter()
np_uniform = np.random.uniform(0, 1, array1d_size)
end_time = time.perf_counter()
elapsed_time = end_time - start_time

print(f"numpy.random.uniform : {elapsed_time}[sec]")
# numpy.random.uniform : 0.008119800128042698[sec]

numpy.random.default_rng

import numpy as np
import time

rng = np.random.default_rng()

array1d_size = 1_000_000  # 要素数

start_time = time.perf_counter()
rng_uniform = rng.uniform(0, 1, array1d_size)
end_time = time.perf_counter()
elapsed_time = end_time - start_time

print(f"numpy.random.default_rng : {elapsed_time}[sec]")
# numpy.random.uniform : 0.004869400057941675[sec]

scipy.stats.uniform

from scipy.stats import uniform
import time

array1d_size = 1_000_000  # 要素数

start_time = time.perf_counter()
scipy_uniform = uniform.rvs(size=array1d_size)
end_time = time.perf_counter()
elapsed_time = end_time - start_time

print(f"scipy.stats.uniform : {elapsed_time}[sec]")
# scipy.stats.uniform : 0.012748599983751774[sec]

結果

ライブラリ	計算時間
numpy.random.uniform	0.008119800128042698[sec]
numpy.random.default_rng	0.004869400057941675[sec]
scipy.stats.uniform	0.012748599983751774[sec]

条件：配列の要素数 1,000,000
試行回数：1回（本当は何回もやるのが必要だと思いますが...）

numpy.random.default_rng を使うのが最も速い。