np.random.choice速度太慢

根据提供的引用内容，np.random.choice方法的速度可能会受到列表长度和选取概率的影响。如果列表很长，那么随机选取值的速度可能会变慢。如果选取概率不均匀，那么速度也可能会变慢。为了提高速度，可以考虑以下两种方法：

1.使用random.sample方法代替np.random.choice方法。random.sample方法可以在不重复的情况下从列表中随机选取指定数量的元素。这种方法的速度比np.random.choice方法快得多，但是它不能处理选取概率不均匀的情况。

2.如果需要处理选取概率不均匀的情况，可以考虑使用numpy.random.Generator.choice方法。这种方法是numpy 1.17版本中引入的，它比np.random.choice方法更快，并且可以处理选取概率不均匀的情况。

下面是两种方法的示例代码：

1.使用random.sample方法代替np.random.choice方法

import random

a = [1, 2, 3, 4, 5]
size = 3

result = random.sample(a, size)
print(result)

2.使用numpy.random.Generator.choice方法

import numpy as np

a = [1, 2, 3, 4, 5]
size = 3
p = [0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2]

rng = np.random.default_rng()
result = rng.choice(a, size=size, replace=False, p=p)
print(result)