معرفی شرکت ها


fastrand-1.8.0


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

Fast random number generation in Python
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل fastrand-1.8.0
نام fastrand
نسخه کتابخانه 1.8.0
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Daniel Lemire
ایمیل نویسنده daniel@lemire.me
آدرس صفحه اصلی -
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/fastrand/
مجوز -
# fastrand Fast random number generation in Python using PCG: Up to 10x faster than random.randint. Blog post: [Ranged random-number generation is slow in Python](https://lemire.me/blog/2016/03/21/ranged-random-number-generation-is-slow-in-python/) Usage... (don't forget to type the above lines in your shell!) ```python import fastrand print("generate an integer in [0,1001)") fastrand.pcg32bounded(1001) print("generate an integer in [100,1000]") fastrand.pcg32randint(100,1000) # requires Python 3.7 or better print("Generate a random 32-bit integer.") fastrand.pcg32() ``` It is nearly an order of magnitude faster than the alternatives: ``` python3 -m timeit -s 'import fastrand' 'fastrand.pcg32bounded(1001)' 10000000 loops, best of 5: 23.6 nsec per loop python3 -m timeit -s 'import fastrand' 'fastrand.pcg32randint(100,1000)' 10000000 loops, best of 5: 24.6 nsec per loop python3 -m timeit -s 'import random' 'random.randint(0,1000)' 1000000 loops, best of 5: 216 nsec per loop python3 -m timeit -s 'import numpy' 'numpy.random.randint(0, 1000)' 500000 loops, best of 5: 955 nsec per loop ``` If you have Linux, macOS or Windows, you should be able to do just pip install... ``` pip install fastrand ``` You may need root access (sudo on macOS and Linux). It is sometimes useful to install a specific version, you can do so as follows; ``` pip install fastrand==1.2.4 ``` Generally, you can build the library as follows (if you have root): ```bash python setup.py build python setup.py install ``` or ```bash python setup.py build python setup.py install --home=$HOME export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:~/lib/python ``` ## Changing the seed and multiple streams - You can change the seed with a function like `pcg32_seed`. The seed determines the random values you get. Be mindful that naive seeds (e.g., `int(time.time())`) can deliver poor initial randomness. A few calls to `pcg32()` may help to boost the improve the randomness. Or else you may try a better seed. - If you need to produce multiple streams of random numbers, merely changing the seed is not enough. You are better off using different increments by calling the `pcg32inc`. The increments should all be distinct. Note that the least significant bit of the increment is always set to 1 no matter which value you pass: so make sure your increments are distinct 31-bit values (ignoring the least significant bit). ## future work Also look at https://github.com/rkern/line_profiler ## Reference * http://www.pcg-random.org * Daniel Lemire, [Fast Random Integer Generation in an Interval](https://arxiv.org/abs/1805.10941), ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation, Volume 29 Issue 1, February 2019


نحوه نصب


نصب پکیج whl fastrand-1.8.0:

    pip install fastrand-1.8.0.whl


نصب پکیج tar.gz fastrand-1.8.0:

    pip install fastrand-1.8.0.tar.gz