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如何在Matlab中计算两个矩阵之间的快速外积?
我有两个 n m 矩阵 A and B 我想创建一个新的矩阵C类似于 for i 1 n C C outerProduct A i B i end i e C是一个大小为 m x m 的矩阵 即各行的所有外积之和A and B 有没有一种无
MATLAB
matrix
vectorization
将 3D 矩阵与 2D 矩阵相乘
假设我有一个AxBxC matrix X and a BxD matrix Y 是否有一种非循环方法可以将每个C AxB矩阵与Y 作为个人喜好 我希望我的代码尽可能简洁和可读 这是我会做的 尽管它不符合您的 无循环 要求 for m 1 C
MATLAB
matrix
vectorization
matrixmultiplication
为什么矢量化通常比循环更快?
为什么在执行操作的硬件的最低级别和所涉及的一般底层操作 即 运行代码时所有编程语言的实际实现通用的事情 矢量化通常比循环快得多 计算机在循环时会做什么而在使用矢量化时不会做什么 我指的是计算机执行的实际计算 而不是程序员编写的计算 或者它有
performance
languageagnostic
vectorization
SIMD
lowlevel
使用每行的列索引向量提取矩阵元素
我有一个MxN矩阵 我想要一个列向量v 使用向量s它告诉我对于矩阵中的每一行我将采用哪一列 这是一个例子 Matrix 4 13 93 20 42 31 18 94 64 02 7 44 24 91 15 11 20 43 38 31 21
MATLAB
matrix
vectorization
加速用于 FDR 估计的 MATLAB 代码
我有 2 个输入变量 p 值向量 p with N元素 未排序 and N x M具有通过随机排列获得的 p 值的矩阵 pr with M迭代 N相当大 10K到100K甚至更多 M假设是 100 我正在估计每个元素的错误发现率 FDR p
performance
MATLAB
vectorization
如何在 MATLAB 中编写向量化函数
我刚刚学习MATLAB 我发现很难理解循环与矢量化函数的性能因素 在我之前的问题中 MATLAB 中的嵌套 for 循环非常慢 预分配 https stackoverflow com q 7811239 518169我意识到使用向量化函数与
performance
MATLAB
loops
forloop
vectorization
用于分类的 Python 向量化[重复]
这个问题在这里已经有答案了 我目前正在尝试构建一个包含大约 80 个类别的文本分类模型 文档分类 当我使用随机森林构建和训练模型时 将文本矢量化为 TF IDF 矩阵后 该模型运行良好 然而 当我引入新数据时 我用来构建 RF 的相同单词不
python
scikitlearn
vectorization
RandomForest
对向量元素进行向量化循环
我发现很难对以下问题提出快速解决方案 我有一个观察向量 它表示观察某些现象的时间 example lt c 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 现在我想消除特定观察之间的零 假设某种现象会持续下去
r
loops
vector
vectorization
多个常数到一个矩阵并将它们转换为matlab中的块对角矩阵
我有a1 a2 a3 它们是常数 我有一个矩阵A 我想做的是得到a1 A a2 A a3 A三个矩阵 然后我想将它们转移到对角块矩阵中 对于三个常数的情况 这很容易 我可以让b1 a1 A b2 a2 A b3 a3 A 然后在matlab
MATLAB
matrix
vectorization
diagonal
向量化 for 循环 NumPy
我对 Python 比较陌生 并且有一个嵌套的 for 循环 由于 for 循环需要一段时间才能运行 因此我试图找到一种方法来向量化此代码 以便它可以运行得更快 在本例中 coord 是一个 3 维数组 其中 coord x 0 0 和 c
python
NumPy
scipy
vectorization
Cython
以向量化方式连接给定开始、停止编号的范围数组 - NumPy
我有两个感兴趣的矩阵 第一个是 词袋 矩阵 有两列 文档 ID 和术语 ID 例如 bow 0 10 Out 1 array 0 10 0 12 0 19 0 20 1 9 1 24 2 33 2 34 2 35 3 2 此外 我有一个 索
python
Arrays
NumPy
Optimization
vectorization
Numpy 方法从卷积核生成线性运算矩阵
2D 卷积核 K 形状 k1 k2 n channel n filter 适用于 2D 矢量 A 形状 m1 m2 n channel 并生成另一个 2D 向量 B 形状 m1 k1 1 m2 k2 1 n filter with vali
python
NumPy
tensorflow
vectorization
Convolution
描述时间序列 pandas 中的间隙
我正在尝试编写一个函数 该函数采用连续的时间序列并返回一个数据结构 该数据结构描述数据中任何缺失的间隙 例如带有 开始 和 结束 列的 DF 对于时间序列来说 这似乎是一个相当常见的问题 但是尽管使用了 groupby diff 等 并进行
python
NumPy
pandas
vectorization
用于沿大矩阵对角线插入 2x2 矩阵的代码的向量化
我正在尝试沿大矩阵 例如 10x10 的对角线对小矩阵 2x2 进行元素插入 添加重叠值 并且仅将小矩阵插入到可以完全放入大矩阵的位置 我已经使用 for 循环实现了这一点 但我很好奇该过程是否可以矢量化 function M TestDi
Arrays
MATLAB
matrix
vectorization
ARM Neon:如何从 uint8x16_t 转换为 uint8x8x2_t?
我最近发现了关于vreinterpret q dsttype src类型转换运算符 https stackoverflow com a 43519190 2436175 但是 这似乎不支持所描述的数据类型的转换这个链接 http infoc
c
arm
vectorization
neon
MATLAB 版本 7 中的 pdist2 等效项
我需要在matlab中计算两个矩阵之间的欧几里德距离 目前我正在使用 bsxfun 并计算距离 如下所示 我附上代码片段 for i 1 4754 test data fea test i d sqrt sum bsxfun minus t
MATLAB
vectorization
euclideandistance
bsxfun
使用 numpy 进行矢量化基数排序 - 它能击败 np.sort 吗?
numpy 没有yet https github com numpy numpy issues 6050有一个基数排序 所以我想知道是否可以使用预先存在的 numpy 函数编写一个基数排序 到目前为止 我有以下方法 它确实有效 但比 num
python
performance
Sorting
NumPy
vectorization
使用另一个 numpy 数组元素作为索引向量化更新 numpy 数组
设 A C 和 B 是行数相同的 numpy 数组 我想更新 A 0 的第 0 个元素 A 1 的第 2 个元素等 即将 A i 的第 B i 个元素更新为 C i import numpy as np A np array 1 2 3 3
python
NumPy
vectorization
Pandas 使用除 apply 之外的许多条件添加新列的替代方法
我有两个数据框 比方说df and map dum 这里是df gt gt gt print df sales 0 5 1 10 2 9 3 7 4 1 5 1 6 1 7 2 8 9 9 8 10 1 11 3 12 10 13 2 14
python3x
pandas
vectorization
在 R 中创建没有循环或递归的特定向量
我有第一个向量 假设 x 仅由 1 和 1 组成 然后 我有第二个向量 y 它由 1 1 和 0 组成 现在 我想创建一个向量 z 其中包含索引 i a 1 ifx i 等于 1 并且 1 存在于 n 个先前元素之间的向量 y 内 y i
r
vectorization
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