尝试从正态分布的数字生成伪随机数组/矩阵时出现问题

Question

我正在尝试在ipython中使用random.gauss（）和ubuntu终端中的列表理解来计时psuedo-random数组的生成，但是在暂停一会儿之后环境被杀死并返回到根之后，它杀死了环境。我这样做是为了确定纯Python方法与使用Numpy之间的区别。

在ubuntu VM和Windows上试用。

import random
I = 5000
mat = [[random.gauss(0, 1) for j in range(I)] for i in range(I)]

预期形状为5000x5000的数组会被杀死。

Answer 1

使用标准python处理这类事情的开销非常大（生成后必须对其进行操作，对吧？）

请使用NumPy

import numpy as np

q = np.random.normal(size=(5000,5000))

print(q.shape)

那几乎是即时的