最好的辦法是生成隨機的32位整數,然后將它們轉換為浮點數.在生成數字時,您需要拒絕無窮大和NAN的位表示.

您可以從整數值而不是浮點值生成集合,然后在輸出上進行轉換.您可以使用位圖來檢測已使用的整數值,而不是使用集合;這更有可能適合內存,特別是考慮到你指出的最大樣本量.

def random_unique_floats(n):

used = bytearray(0 for i in xrange(2**32 // 8))

count = 0

while count < n:

bits = random.getrandbits(32)

value = struct.unpack('f', struct.pack('I', bits))[0]

if not math.isinf(value) and not math.isnan(value):

index = bits // 8

mask = 0x01 << (bits & 0x07)

if used[index] & mask == 0:

yield value

used[index] |= mask

count += 1

for num in random_unique_floats(size):

file.write(struct.pack('f', num))

請注意,當您的樣本數接近可能的浮點值數時,運行時間將呈指數增長.

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python随机生成20个数字_python – 生成大量唯一的随机float32数字的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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