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如何创建或用另一个数组填充 numpy 数组?
如何创建具有形状的 numpy 数组 2 2 3 其中轴 2 处的元素是另一个数组 例如 1 2 3 所以我想做这样的事情 无效代码 a np arange 1 4 b np full 3 3 a 得到一个像这样的数组 1 2 3 1 2
python
Arrays
NumPy
vectorization
numpyndarray
使用给定的步长/步长从 numpy 数组中获取子数组
假设我有一个 Python Numpy 数组a a numpy array 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 我想从这个长度为 5 步幅为 3 的数组创建一个子序列矩阵 因此结果矩阵将如下所示 numpy array 1 2
python
NumPy
vectorization
创建一个零填充的二维数组,其位置由向量索引
我正在尝试向量化以下 MATLAB 操作 给定一个带有索引的列向量 我想要一个带有 相同数量的行和固定数量的列 这 矩阵用零初始化并在位置中包含 1 由索引指定 这是我已经编写的脚本的示例 y 1 3 2 1 3 m size y 1 Fo
MATLAB
Octave
vectorization
二维数组中每个对角线的最大值
我有数组 需要动态窗口的最大滚动差异 a np array 8 18 5 15 12 print a 8 18 5 15 12 所以首先我自己创造差异 b a a None print b 0 10 3 7 4 10 0 13 3 6 3
python
NumPy
max
vectorization
diagonal
将 __m256i 的前 N 或后 N 位设置为 1,其余设置为 0 的有效方法
如何设置为1高效地使用 AVX2 first N bits last N bits of m256i 将其余设置为0 这是针对位范围的尾部和头部的 2 个独立操作 当范围可能在位范围的中间开始和结束时 m256i价值 占据整个范围的部分 m
c
BitManipulation
vectorization
x8664
avx2
numpy.sum 可能比 Python for 循环慢
当对特定轴上的数组求和时 专用数组方法array sum ax 实际上可能比 for 循环慢 v np random rand 3 1e4 timeit v sum 0 vectorized method 1000 loops best o
python
performance
NumPy
vectorization
使用 Scipy 计算两个矩阵的行点积的向量化方法
我想尽快计算相同维度的两个矩阵的行点积 这就是我这样做的方式 import numpy as np a np array 1 2 3 3 4 5 b np array 1 2 3 1 2 3 result np array for row1
NumPy
scipy
vectorization
matrixmultiplication
dotproduct
如何对使用其自身输出的滞后值的函数进行矢量化?
我很抱歉问题的措辞不好 但这是我能做的最好的事情 我确切地知道自己想要什么 但不知道如何要求它 下面是一个例子演示的逻辑 取值 1 或 0 的两个条件会触发一个也取值 1 或 0 的信号 无论如何 条件 A 都会触发信号 如果 A 1 则信
python
pandas
NumPy
ipython
vectorization
在 MATLAB 中将零对角线添加到矩阵
假设我有一个矩阵A维度的Nx N 1 在 MATLAB 中 例如 N 5 A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 我想转型A进入一个NxN matrix B 只需添加零对角线
MATLAB
matrix
vectorization
查找小于其右侧某个元素的每个元素
我需要找到一个向量中小于其后的多个元素之一的元素 在循环中很容易做到 x some vector values for m 1 length x if any x m 1 end gt x m do such and such end en
Arrays
performance
MATLAB
Optimization
vectorization
数学“pow”函数 gcc 的 SSE 向量化
我试图对包含数学库中 pow 函数的使用的循环进行矢量化 我知道英特尔编译器支持对 sse 指令使用 pow 但我似乎无法让它与 gcc 一起运行 我认为 这是我正在处理的情况 int main int i 0 float a 256 b
c
Optimization
loops
SSE
vectorization
如何将函数应用于 MATLAB 中矩阵的每一行/列?
您可以将函数应用于向量中的每个项目 例如 v 1 或者您可以使用该功能arrayfun 如何在不使用 for 循环的情况下对矩阵的每一行 列执行此操作 许多内置操作 例如sum and prod已经能够跨行或列进行操作 因此您可以重构您正在
MATLAB
function
matrix
vectorization
sin 和 cos 的向量化
我正在玩编译器资源管理器并遇到了异常 我认为 如果我想让编译器向量化一个sin计算 using libmvec 我会写 include
c
gcc
vectorization
x8664
trigonometry
如何使用 NumPy 数组的矢量化来使用 Geopy 库计算大型数据集的测地距离?
我正在尝试从数据帧计算测地距离 该数据帧由四列纬度和经度数据组成 大约有 300 万行 我使用 apply lambda 方法来完成此任务 但花了 18 分钟才能完成任务 有没有办法将矢量化与 NumPy 数组结合使用来加速计算 谢谢您的回
python
NumPy
Coordinates
vectorization
geopy
如何对 __m128 类型变量中的浮点元素取反(更改符号)?
是否有任何单个指令或函数可以反转符号 m128 内的每个浮点数 IE a r0 r1 r2 r3 gt a r0 r1 r2 r3 我知道这可以通过 mm sub ps mm set1 ps 0 0 a 但它不是可能很慢吗 mm set1
c
x86
vectorization
SSE
SIMD
C 中的向量化三角函数?
我希望计算高度并行的三角函数 以 1024 为单位 并且我想至少利用现代架构所具有的一些并行性 当我编译一个块时 for int i 0 i
c
gcc
vectorization
trigonometry
检查矩阵行是否等于 R 中的矢量(矢量化)
我很惊讶这个问题没有被问到 也许答案会澄清原因 我想将矩阵的行与向量进行比较 并返回该行是否 处处的向量 请参阅下面的示例 我想要一个矢量化解决方案 没有应用函数 因为矩阵太大而无法缓慢循环 假设也有很多行 所以我想避免重复向量 set s
r
matrix
vector
vectorization
分组函数(tapply、by、aggregate)和 *apply 系列
每当我想在 R 中做一些 map py 的事情时 我通常会尝试使用apply家庭 然而 我一直不太明白它们之间的区别 如何 sapply lapply等 将函数应用于输入 分组输入 输出会是什么样子 甚至输入可能是什么 所以我经常会仔细检查
r
vectorization
apply
rfaq
double 和 ffast-math 的自动矢量化
为什么强制使用 ffast math与 g 实现循环的向量化double是 我不喜欢 ffast math因为我不想失去精度 你不一定会失去精度 ffast math 只影响处理NaN Inf等以及操作执行的顺序 如果您有一段特定的代码 您
gcc
g
double
vectorization
fastmath
为什么 numpy 向量化函数显然被称为额外时间?
我有一个 numpy 对象数组 其中包含多个索引号列表 gt gt gt idxLsts np array 1 0 2 dtype object 我定义了一个向量化函数来向每个列表附加一个值 gt gt gt idx 99 gt gt gt
python
NumPy
vectorization
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