Python - 生成具有固定 alpha 的随机颜色列表的最快方法

Question

因此，我希望在 Python 中生成大约 3.32 亿种颜色（具有 4 个值的元组 - r、g、b、a）的大型列表，但 alpha 值固定为 0.6。我还需要复制其下方行中的每种颜色（即我最终有 6.64 亿行 - 只有 3.32 亿种不同的颜色。

我已经尝试并测试了很多方法，但到目前为止最快的结论是使用 numpy 来：

1. 使用 numpy random 创建一个长度为 3.32 亿的数组，每行包含 3 个随机浮点值
2. 使用 numpy tile 创建第二个长度相同的数组，每行的值 [0, 0, 0, 0.6]
3. 将第一个数组中的值复制到第二个数组每行的前 3 个值中
4. 使用 numpy repeat 函数将每一行重复到下面新插入的行（将数组与前一行的重复项交错）

此代码大约需要。 574 秒或 10 分钟，是：

import time
import numpy as np

t1 = time.time()

randomnos = np.random.random_sample((332000000, 3)) 
trans = np.tile([0,0,0,0.6],(332000000, 1))
trans[:,:-1] = randomnos
colorarray = np.repeat(trans, 2, axis=0)

t2 = time.time()

totaltime = t2 - t1

print "Time Taken = %f seconds" % totaltime

现在，由于我不需要在运行时生成随机数，我得出结论，我可以只运行此代码一次并保存到文件（使用 numpy save），然后在运行时使用 numpy load 函数读取文件，但是尽管这要快得多，但对我来说仍然太慢了 106 秒或大约 2 分钟。

我认为必须有更快的方法在运行时生成随机颜色？

所需的输出类似于：

array = [[ 0.98112321  0.38567094  0.2430455   0.6       ]
 [ 0.98112321  0.38567094  0.2430455   0.6       ]
 [ 0.54728619  0.97823465  0.86675383  0.6       ]
 [ 0.54728619  0.97823465  0.86675383  0.6       ]
 ..., 
 [ 0.15047076  0.55844066  0.79842858  0.6       ]
 [ 0.15047076  0.55844066  0.79842858  0.6       ]
 [ 0.53637406  0.52150776  0.44890727  0.6       ]
 [ 0.53637406  0.52150776  0.44890727  0.6       ]]

Answer 1

我对您显示的代码有点困惑。您似乎在以一种非常迂回的方式做事，我可能误解了您想要什么。

但是，据我了解，您想要：

import numpy as np

colorarray = np.random.random_sample((332000000, 4))
colorarray[:, -1] = 0.6
colorarray = np.vstack([colorarray, colorarray])

这对我来说大约需要 30 秒。

或者，如果您想尽可能地优化事物，您可以节省一两秒：

num = 332000000
colorarray = np.empty((2 * num, 4), dtype=float)
colorarray[:num, :3] = np.random.random_sample((num, 3))
colorarray[:num, -1] = 0.6
colorarray[num:] = colorarray[:num]

这大约需要 28 秒。

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编辑：我完全误解了你想要做什么。 （我的错，不是你的。你有一个很好的、独立的、可运行的例子。我只是没有仔细阅读！）

要“交错”这些值，我们可以使用简单的切片技巧。从更优化的示例开始：

num = 332000000
colorarray = np.empty((2 * num, 4), dtype=float)
colorarray[::2, :3] = np.random.random_sample((num, 3))
colorarray[::2, -1] = 0.6
colorarray[1::2] = colorarray[::2]

这需要更长的时间来运行（约 42 秒），但会给出你想要的值。

numpy.repeat，正如您最初使用的那样，实际上比分配给切片要快一些，在这种情况下。因此，我们可以通过以下方式将事情缩短到约 34 秒：

colorarray = np.empty((num, 4), dtype=float)
colorarray[:, :3] = np.random.random_sample((num, 3))
colorarray[:, -1] = 0.6
colorarray = np.repeat(colorarray, 2, axis=0)

编辑 2

最后，我终于想对您的原始代码进行基准测试...它的速度实际上与我的最终版本几乎相同。看来我对你的例子是“环形交叉路口”的评论完全不合时宜！