random和numpy.random有什么区别

Python中的`random`模块主要用于基本的随机数生成，如均匀分布(`random.random()`)、随机选择元素(`random.choice()`)等。相比之下，`numpy.random`是NumPy库的一部分，专为数值计算设计，其随机数生成器提供了更高级的功能，比如多维分布（如正态分布）、更大的随机数组以及更好的性能。

1. **速度**：通常情况下，`numpy.random`比`random`更快，特别是在处理大型数组时。正如引用[1]所示，`np.random.randint()`的速度大约是`random.randrange()`的13倍（1.25us vs 891ns）。

2. **功能多样性**：`numpy.random`包含了更多适用于统计分析和科学计算的随机数生成函数，如生成高斯分布(`numpy.random.randn()`)、泊松分布(`numpy.random.poisson()`)等。而`random`主要是一些基础操作。

3. **向量化支持**：对于大量数据，`numpy.random`可以一次性生成整个数组的随机数，这在向量化操作中非常有用。

4. **并行性和内存效率**：`numpy.random`能够利用NumPy的内部优化进行并行化，因此在大规模并行环境中可能更高效。

例如，生成一个一维数组的随机浮点数：

# 使用numpy.random
import numpy as np
arr_random = np.random.rand(1000000)

# 使用random
from random import uniform
arr_random_list = [uniform(0, 1) for _ in range(1000000)]