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朱莉娅中的矢量化“in”函数?
我经常想要循环遍历数据帧的长数组或列 并且对于每个项目 查看它是否是另一个数组的成员 而不是做 giant list a c j good letters a b isin falses size giant list 1 for i 1
DataFrame
vectorization
Julia
在多维空间中将多个子矩阵重塑/组合为一个矩阵
我有一个大小为 2 2 4 2 2 的 5D 二进制数组 a 结构如下所示 例如 a 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 我想要做的是创建一个 2 2 4 4 矩阵 将最后两个轴的 2x2 矩阵组合在一起
python
Arrays
NumPy
multidimensionalarray
vectorization
每行的快速列洗牌 numpy
我有一个包含行的长度超过 10 000 000 的大型数组 我需要单独洗牌这些行 例如 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 to 3 1 2 2 1 3 1 3 2 1 2 3 我目前正在使用 map numpy random
python
Random
NumPy
vectorization
在 Matlab 中向量化数组索引/取子集
假设我有一个长数据向量 y 加上一些索引 我想在每个索引周围提取一个简短的片段或窗口 例如 假设我想构建一个矩阵 其中每个小于 3 的值之前包含 64 个样本 之后包含 64 个样本 这在 for 循环中很简单 WIN SIZE 64 Sa
MATLAB
vectorization
NumPy:计算累积中位数
我有大小 n 的样本 我想计算每个 i 1 sample i 在 numpy 例如 我计算了每个 i 的平均值 cummean np cumsum sample np arange 1 n 1 我可以在没有循环和理解的情况下对中位数做类似的
python
NumPy
statistics
vectorization
通过 R 中的因子向量化 cumsum
我正在尝试在一个非常大的数据帧 约 220 万行 中创建一个列 用于计算每个因子级别的 1 的累积和 并在达到新的因子级别时重置 下面是一些与我自己的类似的基本数据 itemcode lt c a1 a1 a1 a1 a1 a2 a2 a3
r
vectorization
cumsum
编写接受一维和二维 numpy 数组的函数?
我的理解是 numpy 中的一维数组可以解释为面向列的向量或面向行的向量 例如 具有形状的一维数组 8 可以被视为形状的二维数组 1 8 或形状 8 1 取决于上下文 我遇到的问题是 我编写的用于操作数组的函数往往在二维情况下可以很好地泛化
python
NumPy
vectorization
apidesign
两个 numpy 数组的笛卡尔积,有条件
Given 1d数组 w 和 x 下面 我可以使用以下代码形成笛卡尔积 import numpy as np w np array 1 2 3 4 x np array 1 2 3 4 V1 np transpose np repeat w
python
Arrays
NumPy
performance
vectorization
向量化 R 的 dplyr 中每行的“日期范围的扩展”
我在 R 中的 tibble 中有一个数据集 如下所示 A tibble 50 045 x 5 ref key start date end date
r
date
forloop
dplyr
vectorization
从函数创建矩阵
我想从函数创建一个矩阵 这样 3 3 如果行索引小于给定阈值 k 则矩阵 C 的值等于 1 import numpy as np k 3 C np fromfunction lambda i j 1 if i lt k else 0 3 3
python
python3x
NumPy
matrix
vectorization
MATLAB 中不使用 for 循环的多个数组的交集
我总是被告知 在 MATLAB 中几乎所有的 for 循环都可以省略 而且它们通常会减慢进程 那么这里有办法做到这一点吗 我有一个元胞数组 tsCell tsCell存储不同长度的时间数组 我想为所有时间数组找到一个相交的时间数组 Inte
Arrays
MATLAB
Cell
vectorization
Intersection
与SSE性能相同
我对以下循环进行了矢量化 该循环出现在我正在开发的应用程序中 void vecScl Node A Node B long val int fact round dot const for i 0 i
c
performance
vectorization
SSE
使用 OpenCV 将光栅图像转换为矢量图形?
我正在寻找使用 OpenCV 将光栅图像转换为矢量数据的可能性 在那里我发现了一个函数cv findContours 这似乎有点原始 更可能是我没有完全理解它 它似乎仅使用黑白图像 没有灰度和彩色图像 并且似乎不接受任何可能有助于噪声图像的
opencv
vectorization
noisereduction
errorsuppression
将数据帧行附加到列的向量方法,反之亦然
我的数据框如下 df pd DataFrame a d 1 e 0 f 1 g 1 b d 0 e 0 f 0 g 1 c d 0 e 1 f 1 g 0 这使 gt gt gt df a b c d 1 0 0 e 0 0 1 f 1 0
python
python3x
pandas
DataFrame
vectorization
寻找序列中的零岛
想象一下你有一个很长的序列 找到序列全为零的间隔 或更准确地说 序列下降到接近零值的间隔 的最有效方法是什么abs X
MATLAB
vectorization
如何矢量化在较大矩阵的子集上运行函数的代码?
假设我有以下 9 x 5 矩阵 myArray 54 7 8 1 81 7 55 0 22 5 29 6 92 9 79 4 62 2 17 0 74 4 77 5 64 4 58 7 22 7 18 8 48 6 37 8 20 7 43
MATLAB
vectorization
Numpy 3d 数组矩阵乘法函数
假设我有一个 ndarray 形状为 m n n 的 W 和维度为 m n 的向量 C 我需要按以下方式将这两个相乘 result np empty m n for i in range m result i W i C i 如何以矢量化方
python
NumPy
matrix
vectorization
multiplication
查找成对欧几里得距离(距离矩阵)的快速算法
我知道 matlab 有一个内置的 pdist 函数可以计算成对距离 然而 我的矩阵太大了 以至于它的 60000 x 300 和 matlab 内存不足 这个问题是后续问题Matlab 欧氏成对平方距离函数 https stackover
MATLAB
vectorization
linearalgebra
如何在不使用 for 循环的情况下对不同大小的矩阵的各个部分求和?
我有一个相对较大的矩阵 NxN N 20 000 和一个 Nx1 向量 用于标识必须分组在一起的索引 我想将矩阵的各个部分相加 原则上可以有不同数量的元素和非相邻元素 我很快写了一个双 for 循环 它可以正常工作 但当然效率很低 探查器将
MATLAB
matrix
vectorization
bsxfun
R 中的向量化 IF 语句?
x lt seq 0 1 10 0 1 y lt if x lt 5 1 else 2 这会发出警告 或自 R 版本 4 2 0 以来的错误 the condition has length gt 1 我想要if对每个案例进行操作 而不是对
r
ifstatement
vectorization
rfaq
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