如何生成比 Python random（） 通常生成的更细粒度的浮点数

问：

我需要生成数百万个随机均匀分布的数字。

我在 https://docs.python.org/3/library/random.html 年尝试了聪明的配方 （FullRandom） 来生成更高精度（或更细粒度）的随机数——但它相对较慢。如果我使用我的 GPU，我可以使用 cupy.random.random 生成大约 45 倍的随机数——但它们没有那么细粒度。（我无法将 FullRandom 转换为在 GPU 上运行，因为没有 getrandbits（） 的等价物——我修修补了一下，但没有成功。

所以我认为这可能是一个合理的技巧，可以在铜色浮子中获得一些更细的颗粒尺寸。调用 FullRandom 一次，然后将其添加到由 cupy.random.random 生成的数组中，然后进行规范化。

for i in range(large_integer):
    fine_grain = FullRandom.random()
    agpu = cupy.random.random(another_large_integer, dtype='float64')
    agpu += fine_grain
    agpu = agpu % 1.0000000000
    do stuff .......

问题：我是在浪费时间吗？加法和取模是否只是将数字向下舍入，以便我得到与 cupy.random.random（） 生成的浮点数相同的“粒度”？

提前感谢您的帮助。