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...）