对单个int使用np.random是不好的做法吗？

问题描述

在我最近发布的an answer的评论之后，

您使用numpy.random而不是标准random的任何原因 模块？

@Gulzar“有没有理由吗？” -是：ModuleNotFoundError：否模块 名为“ numpy”。要求外部库用于 使用标准库可以做得很好。 实际上，标准库会使程序更短 （导入random; random.randint（low_limit，high_limit + 1））。

我想更好地理解为什么使用np.random比标准随机数差得多？

在这种情况下，我更喜欢np.random的原因：

1. 我的代码库基于numpy，从未遇到过麻烦。只能pip install。
2. 这很普遍。

当可以使用标准时，使用numpy是否确实存在某些错误？因为什么时候使用外部库是一种不好的做法（在发布此问题时有4项投票）？

我认为示例比标准示例差：

1. 慢
2. 不可读
3. 很难合并到您的代码中

也许我应该在该列表中添加一些项目？

我希望以后避免不良做法：）

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我希望我提出的问题足够具体，不要被视为基于观点。
如果问题不够具体，请提出改进​​建议，而不是结束。

解决方法

用户可能尚未安装的所有必须安装的东西都是成本。同样，import numpy可能要花费几秒钟的时间（每次程序运行一次的成本，但这可能很烦人，特别是如果有人尝试在Shell脚本中多次运行您的程序）。

如果其余的程序逻辑已经需要Numpy，请继续。这里的费用都是一次性费用；一旦您被迫付钱，就是这样。

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在public virtual async Task<IdentityResult> AddToRequestedRoleAsync(ApplicationUser user,string role) { if (user == null) { throw new ArgumentNullException(nameof(user)); } var normalizedRole = NormalizeKey(role); } 已导入的ipython会话中：

numpy