Python 为什么scipys stats.bernoulli.rvs生成一个数据类型为int32的数组？

我想知道为什么

scipy

s随机变量类

stats.bernoulli

会生成数据类型为

int32

的数组作为示例：

 > stats.bernoulli.rvs(0.3, size=10)
 array([0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1]
 > stats.bernoulli.rvs(0.3, size=10).dtype
 dtype('int32')

对二进制结果使用32位整数值似乎效率极低。我希望数据类型为

np.bool

或

np.int8

有人知道决定生成

int32

数组作为示例的原因吗

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备注：我正在处理大样本（10^8）。奇怪的是，转换到

int8

并没有给我带来更好的性能，无论是创建数组还是数组上的计算函数。可能是因为我的CPU可以处理32位/64位块…

在我的系统上，它是

int64

，所以是的，它只是一个默认的整数大小。为什么你不这么说呢。在源代码中，它使用返回整数的

scipy.hypergeom

。

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我能想到的唯一方法是使用

dtype=np.bool

预先初始化输出数组，如果可以的话。然后，尽管在生成

stats.bernoulli.rvs

时仍会浪费一些内存，但您可以在之后立即清除它。

它可能使用

int

数据类型

numpy

默认值。这将取决于您的系统。在大多数*nix版本中，我认为64位体系结构会得到64位整数，32位体系结构会得到32位整数。我相信在Windows上，无论架构如何，默认值都是32。在我的64位Mac笔记本电脑上，我得到了64位

int

。所以无论

np.int.

返回什么。