Мне нужно нарисовать большое количество выборок (30 миллионов) из гауссовского распределения. Используя numpy, я использую следующий вызов функции:
np.random.normal(1.2, 1.5, (30, 100, 100, 100, 1))
Используя timeit, я считаю, что это занимает 828 мс. Поскольку мой процессор работает на частоте 2,5 ГГц, это примерно занимает 6700 циклов на выборку. Я чувствую, что это слишком высоко. Есть ли способ ускорить это? Я даже готов использовать другую библиотеку, если это необходимо. Я уже проверил, что я использую MKL на процессоре Intel.