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TensorFlow:带有轴选项的 bincount
在 TensorFlow 中 我可以使用 tf bincount 获取数组中每个元素的计数 x tf placeholder tf int32 None freq tf bincount x tf Session run freq feed
python
tensorflow
machinelearning
deeplearning
vectorization
在matlab中不使用for循环检查数组中的成员资格
我想简化这段代码 使其无需 for 循环即可工作 for i 1 N for j 1 N if ismember j A PID i i TFP i j PID i i end end end 其中A是一个包含一些标签的矩阵 我之前存储的T
MATLAB
loops
forloop
vectorization
如何调试 numpy 掩码
这个问题与this one https stackoverflow com q 73672739 11004423 我有一个正在尝试矢量化的函数 这是原来的函数 def aspect good angle float planet1 goo
python
NumPy
debugging
vectorization
masking
什么是“矢量化”?
现在好几次了 我在 matlab fortran 其他一些 中遇到这个术语 但我从来没有找到解释它是什么意思 它有什么作用 所以我在这里问 什么是矢量化 例如 循环矢量化 是什么意思 许多CPU具有 向量 或 SIMD 指令集 它们同时对两
vectorization
SIMD
autovectorization
如何避免循环
大家好 我是 R 新手 我有两个面板数据文件 其中包含 id date 和 ret 列 文件 A 的数据比文件 B 多得多 但我主要处理文件 B 数据 id 和 date 的组合是唯一标识符 有没有一种优雅的方式来查找 B 中的每个 id
r
loops
vectorization
将 2D 数组中的每一列与另一个 2D 数组中的每一列相乘
我有两个 Numpy 数组x有形状 m i and y有形状 m j 所以行数是相同的 我想将每一列相乘x每一列y逐元素 使结果具有形状 m i j Example import numpy as np np random seed 1 x
python
NumPy
vectorization
有效地减去不同形状的 numpy 数组
使用 numpy 出色的广播规则 您可以减去形状 3 数组v来自形状 5 3 数组X with X v 结果是一个形状 5 3 数组 其中每一行i是有区别的X i v 有没有办法减去形状 n 3 数组w from X使得每一行w从整个数组中
python
Arrays
NumPy
vectorization
arraybroadcasting
gensim如何计算doc2vec段落向量
我正在看这篇论文http cs stanford edu quocle paragraph vector pdf http cs stanford edu quocle paragraph vector pdf 它指出 段落向量和词向量被平
NLP
vectorization
gensim
Word2Vec
doc2vec
在 R 中不循环地对连续的列表元素对应用函数
我试图找到一种有效的 即避免使用循环 方法来应用一个函数 该函数迭代地将列表的当前和前一个 或下一个 元素作为参数 并返回结果列表 其长度必然是短 1 个元素 作为一个具体的例子 我有一个在某些图中定义路径的顶点列表 vlist lt c
r
vectorization
igraph
R data.frame 从另一个变量选择的变量中获取值,向量化
我收到的数据包含许多类似的变量 还有一个附加变量指示哪些变量one我真正想要的那些类似的变量 使用循环我可以查找正确的值 但是数据很大 循环很慢 而且看起来这应该是可矢量化的 我只是还没弄清楚怎么做 编辑 所选变量将用作同一数据框中的新变量
r
DataFrame
vectorization
如何在data.table中编写累积计算
顺序累积计算 我需要进行时间序列计算 其中每行计算的值取决于上一行计算的结果 我希望能够利用data table 实际问题是水文模型 累积水平衡计算 在每个时间步长增加降雨量 并减去径流和蒸发作为当前水量的函数 该数据集包括不同的流域和场景
r
dataTable
TimeSeries
vectorization
differenceequations
用子矩阵替换 numpy 矩阵元素
鉴于我有一个索引方阵 例如 idxs np array 1 1 0 1 以及彼此大小相同的方阵数组 不一定与idxs mats array 0 0 0 0 5 1 0 3 1 1 我想替换每个索引idxs对应的矩阵为mats 得到 arra
python
performance
NumPy
Indexing
vectorization
在python中向量化6个for循环累积和
数学问题是 总和中的表达式实际上比上面的表达式复杂得多 但这是一个最小的工作示例 以免事情过于复杂 我使用 6 个嵌套 for 循环在 Python 中编写了此代码 正如预期的那样 即使在 Numba Cython 和朋友的帮助下 它的性能
python
NumPy
forloop
vectorization
如何对 numpy 数组进行采样并有效地对每个样本执行计算?
假设我有一个一维数组 我想要的是使用移动窗口进行采样 并在窗口内将每个元素除以第一个元素 例如 如果我有 2 5 8 9 6 窗口大小为 3 结果将是 1 2 5 4 1 1 6 1 8 1 1 125 0 75 我现在所做的基本上是一个f
python
performance
pandas
NumPy
vectorization
Python 从一组值中屏蔽图像像素
提供带有标签的图像 像素的值对应于其标签 以及接受的标签列表 我尝试使用以下命令创建 蒙版 图像255如果像素标签被接受 则值 0否则 我知道这是一种缓慢的方法 因为它以 python 速度迭代图像 但它很好地演示了这个想法 mask nu
python
image
performance
NumPy
vectorization
是否可以矢量化 scipy.optimize.fminbound?
我有一些按时间参数化的轨迹数据点 我想知道每个点到拟合它们的曲线的最短距离 似乎有几种方法可以解决这个问题 例如here https kitchingroup cheme cmu edu blog 2013 02 14 Find the m
python
scipy
vectorization
minimization
如何矢量化 3D Numpy 数组
我有一个 3D numpy 数组 例如a np zeros 100 100 20 我想对每个执行操作x y涉及所有元素的位置z轴 结果存储在一个数组中 例如b np zeros 100 100 在同一个对应的x y位置 现在我使用 for
python
Arrays
performance
NumPy
vectorization
Python 中高效的逐元素函数计算
我有以下优化问题 给定两个 np arraysX Y和一个函数K我想尽快计算矩阵关联 gram matrix 其中 i j th元素计算为K X i Y j 这里有一个使用嵌套 for 循环的实现 它被认为是解决此类问题最慢的 def pr
python
NumPy
scikitlearn
vectorization
向量化函数 (Python)
我是 python 新手 尝试进行硬件分配 但它不断向我抛出此错误 在 iPython Notebook 中 TypeError unsupported operand type s for or pow list and float 这是
python
NumPy
scipy
vectorization
Scalar
更有效的循环方式?
我有来自一个更大脚本的一小段代码 我发现当函数t area被调用时 它负责大部分运行时间 我自己测试了这个函数 它并不慢 我相信它需要运行很多次 所以需要花费很多时间 这是调用该函数的代码 tri area np zeros numx nu
python
performance
forloop
vectorization
microoptimization
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