Julia 从标准正态分布中绘图答案

【问题标题】：Julia drawing from standard normal distributionJulia 从标准正态分布中绘图
【发布时间】：2020-01-20 23:21:25
【问题描述】：

我需要从标准正态分布中提取 53000000 个观察值。我当前的代码需要很长时间才能在 Julia 中运行（事实上，它已经运行了过去 20 分钟），我想知道是否有什么可以加快它的速度。这是我尝试过的：

using Distributions
d = Normal()
shock = rand(d, 1, 53000000)

当我在 REPL 中执行代码时（我在 Juno/Atom 中工作），代码会立即运行，但在我逐步使用调试器时会滞后（从标准法线绘制）。所以我认为调试器可能是这里真正的罪魁祸首。

【问题讨论】：

它几乎可以立即运行，您可能需要提供更多信息（硬件、版本等）
要提供该信息，请在 julia> 提示符处键入 versioninfo() 并将其复制到此处。
或者（如果您的任务允许），您可以预先分配一个较小的块（例如，大小为 10000，或者理想情况下是一个完整的页面），并使用就地 randn! 重复对其进行重新采样.
次要注意：rand(d, 1, N) 生成大小为 1xN 的矩阵。如果你打算生成一个向量，你可以写rand(d, N)。（我之所以提到这一点，是因为我在来自 Matlab 的人中经常看到上述模式。）
为什么你真的需要这么大的向量？您可以在需要以可重现的方式使用它们时凭空创建随机数。

标签： performance random julia normal-distribution juno-ide

【解决方案1】：

在加载调试器时，分配变量 shock 使用的 1/2 gig 内存有时会导致交换。

尝试在调试器中运行它来查看：

using Distributions, Base.Sys

println("Free memory is $(Int(Sys.free_memory()))")
d = Normal()
shock = rand(d, 1, 53000000)
println("shock uses $(sizeof(shock)) bytes.")
println("Free memory is $(Int(Sys.free_memory()))")

你在演出中快要内存不足了吗？

【讨论】：

运行后我得到“可用内存为 1525129216”，而且“shock =”步骤一直没有挂起。也许我只是因为不相关的原因而内存不足。