为什么random.choices比NumPy的随机选择更快？

random.choices比NumPy的随机选择更快的原因是因为它采用了不同的实现方式和算法。

random.choices是Python标准库中的函数，它使用了基于纯Python的实现方式。它通过在给定的序列中进行随机选择来生成随机样本。由于它是纯Python实现，因此它的执行速度相对较慢。

相比之下，NumPy是一个专门用于科学计算的库，它使用了C语言实现的底层算法和数据结构。NumPy的随机选择函数使用了更高效的算法，能够在处理大规模数据时提供更好的性能。它利用了底层的优化技术，如向量化操作和并行计算，以加快随机选择的速度。

虽然random.choices在速度上不如NumPy的随机选择，但它仍然是一个功能强大且易于使用的函数。它适用于小规模数据的随机选择操作，并且具有良好的可读性和灵活性。

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学会使用 NumPy：基础、随机、ufunc 和练习测试

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, True, False, True] newarr = arr[x] print(newarr) 上例将返回 [61, 63, 65]，为什么？...实例生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数： from numpy import random x = random.rand() print(x) 生成随机数组在 NumPy 中，我们可以使用上例中的两种方法来创建随机数组...ufuncs 指的是“通用函数”（Universal Functions），它们是对 ndarray 对象进行操作的 NumPy 函数。 为什么要使用 ufuncs？...ufunc 用于在 NumPy 中实现矢量化，这比迭代元素要快得多。它们还提供广播和其他方法，例如减少、累加等，它们对计算非常有帮助。...dtype 定义元素的返回类型。 out 返回值应被复制到的输出数组。什么是向量化？将迭代语句转换为基于向量的操作称为向量化。由于现代 CPU 已针对此类操作进行了优化，因此速度更快。

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