如何高效生成指定区间子区域的唯一非零随机整数对？

我需要从区间(-150, 151)中生成100个唯一的非零随机整数对，且要求按比例从不同子区域生成，目前我写的代码如下：

import random

my_list = []
c = 0
while c < 100:
    if c < 5:
        # 两个数值不重复
        first_num, second_num = random.sample(range(-5, 6), 2)
        # 排除0
        while first_num == 0 or second_num == 0:
            first_num, second_num = random.sample(range(-5, 6), 2)
        c += 1
    elif 5 <= c < 80:
        first_num, second_num = random.sample(range(-100, 101), 2)
        while first_num == 0 or second_num == 0:
            first_num, second_num = random.sample(range(-100, 101), 2)
        c += 1
    else:
        first_num, second_num = random.sample(range(-150, 151), 2)
        while first_num == 0 or second_num == 0:
            first_num, second_num = random.sample(range(-150, 151), 2)
        c += 1

    random_nums = (first_num, second_num)
    if random_nums not in my_list:
        my_list.append(random_nums)
    else:
        c -= 1

想请教有没有更优雅、高效的实现方式？

补充规则说明 #

和MatBailie讨论后，明确以下额外要求：

• 有序数对允许：比如(5,6)和(6,5)算不同数对，但同一个数对不能重复出现；
• 数对全局唯一：如果(-1, 1)已经从(-5, 6)区间生成过，就不能再从更大的区间（比如(-100, 101)或(-150, 151)）生成这个数对；
• 跨区间数对允许：比如(-1, 140)或(140, -1)这类一个数来自小区间、一个来自大区间的数对是允许的。

基准测试结果 #

对MatBailie、Alain T.和Samwise的实现做了性能测试：

1. 生成100个数对时的性能对比：
   
2. 生成1000个数对（保持子区域比例不变）时的性能对比：
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者plpm