在python中使用beta.rvs生成矩阵的最快方法

import numpy as np
from scipy.stats import beta
import numba as nb

import matplotlib.pyplot as plt

a, b = 0.5, 10

N = 50, 1000000

result1 = beta.rvs(a, b, size=N)

@nb.njit(parallel=True, fastmath=True)
def beta_rvs(a, b, shape):
    out = np.empty(shape, dtype=np.float64).reshape(-1)
    size = np.asarray(shape).prod()
    for i in nb.prange(size):
        out[i] = np.random.beta(a, b)
    return out.reshape(shape)

result2 = beta_rvs(a, b, N)

%timeit -n 1 -r 1 beta.rvs(a, b, size=N)
%timeit -n 1 -r 1 beta_rvs(a, b, N)

3.62 s ± 0 ns per loop (mean ± std. dev. of 1 run, 1 loop each)
696 ms ± 0 ns per loop (mean ± std. dev. of 1 run, 1 loop each)

39.1 s ± 0 ns per loop (mean ± std. dev. of 1 run, 1 loop each)
6.75 s ± 0 ns per loop (mean ± std. dev. of 1 run, 1 loop each)

plt.hist(result1.ravel())
plt.hist(result2.ravel())

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