Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
将整数向量转换为 0 到 1 之间浮点数的最快精确方法
考虑一个随机生成的 m256i向量 有没有更快 更精确的方法将它们转换为 m256之间的浮点数向量0 包括在内 和1 仅 比除以float 1ull lt lt 32 这是我到目前为止所尝试过的 其中iRand是输入和ans是输出 cons
c
Random
vectorization
SIMD
avx2
SSE比FPU慢?
我有一大段代码 其主体部分包含这段代码 result nx m Lx ny m Ly m Lz sqrt nx nx ny ny 1 我将其矢量化如下 一切都已经是float m128 r mm mul ps mm set ps ny nx
c
Optimization
SSE
vectorization
SIMD
使用 numpy (或其他向量化方法)优化此函数
我正在用Python计算群体遗传学领域的经典计算 我很清楚有很多算法可以完成这项工作 但出于某种原因我想构建自己的算法 下面一段是图片 因为 StackOverflow 不支持 MathJax 我想要一个有效的算法来计算这些Fst 目前我只
python
performance
NumPy
vectorization
“正在缓存中间结果”是什么意思?
我有一套n向量存储在3 x n matrix z 我发现外部产品使用np einsum 当我使用以下方法计时时 timeit v np einsum i j gt ij z z 我得到了结果 The slowest run took 7 2
NumPy
ipython
benchmarking
vectorization
如何比较两个数组的所有元素?
我有两个大约 1000 行和 1000 列的大数组 我需要比较这些数组的每个元素 如果相应的元素相等 则将 1 存储在另一个数组中 我可以用 for 循环来做到这一点 但这需要很长时间 我怎样才能更快地做到这一点 给出的答案都是正确的 我只
MATLAB
Comparison
matrix
vectorization
Scipy的solve_ivp函数的文档中字母k是什么意思?
Solve ivp 是 Scipy 中的初始值问题求解器函数 简单来说 scipy integrate solve ivp 乐趣 t span y0 方法 RK45 t eval 无 dense output False 事件 无 向量化
python
NumPy
scipy
vectorization
scientificcomputing
在 MATLAB 中执行此类 Python 向量化赋值的等效方法是什么?
我正在尝试将这行代码从 Python 转换为 MATLAB new img M 0 corners 0 0 M 1 corners 1 0 img T 0 T 1 所以 很自然地 我写了这样的东西 new img M 1 corners 2
python
MATLAB
vectorization
在 Theano 中循环(或向量化)可变长度矩阵
我有一个矩阵列表L 其中每个项目M is a x n矩阵 x是一个变量 n是一个常数 我想计算总和M M对于所有项目L M 是转置M 如以下 Python 代码所示 for M in L res np dot M T M 实际上我想在The
Algorithm
Optimization
matrix
vectorization
Theano
创建一个列来保存连续值的运行计数
我正在尝试创建一个列 consec 它将在另一个列 二进制 中保留连续值的运行计数 而不使用循环 这就是期望的结果 binary consec 1 0 0 2 1 1 3 1 2 4 1 3 5 1 4 5 0 0 6 1 1 7 1 2
python
pandas
DataFrame
vectorization
runningcount
通过严格比较对函数进行向量化,以在 2D 数组中查找局部最小值和最大值
我正在尝试提高返回输入 2D NumPy 数组的局部最小值和最大值的函数的性能 该函数按预期工作 但对于我的用例来说太慢了 我想知道是否可以创建此函数的矢量化版本以提高其性能 Here is the formal definition fo
python
NumPy
imageprocessing
vectorization
mathematicalmorphology
NumPy vectorize() 或 dot() 出现错误
在下面的代码中 y1 和 y2 应该相等 但事实并非如此 vectorize 或 dot 中是否存在错误 import numpy as np interval np arange 0 30 0 1 y1 1 57 max 0 x 10 0
NumPy
types
vectorization
向量化矩阵各行的运算
我想矢量化 apply a which矩阵运算X如下图所示for循环的结果是向量ind X matrix 1 20 4 5 V sample 1 20 4 ind numeric for i in 1 nrow X ind i max c
r
vectorization
自定义numpy的向量化运算的效率问题
我有一个 python 函数 如下所示 def myfun x if x gt 0 return 0 else return np exp x where np is the numpy图书馆 我想在 numpy 中对函数进行向量化 所以我
python
NumPy
vectorization
AVX 4 位整数
我需要执行以下操作 w i scale v i point 比例和点是固定的 而v 是 4 位整数的向量 我需要计算w 对于任意输入向量v 我想使用 AVX 内在函数来加速这个过程 然而 v i 是 4 位整数的向量 问题是如何使用内在函数
c
vectorization
intrinsics
avx
使用 Vector
的 SIMD 向量化 C# 代码运行速度比经典循环慢
我看过几篇文章描述了如何Vector
c
NET
vector
vectorization
benchmarking
有效检查数据帧是否具有范围内的日期,并返回计数
假设我们有一个数据框df包含按日期按时间顺序排列的日期列表 目标是获取给定日期内包含给定日期的日期范围的人数 df pd DataFrame data date datetime date 2007 12 1 datetime date 2
python
python3x
pandas
DataFrame
vectorization
在循环中追加到数组 - Python
请参见this https stackoverflow com questions 54983763 appending values to an array within an object looping over objects精简版
python
vectorization
在进行文本相似度评分时如何矢量化和加速 pandas 数据帧的双 for 循环
我有以下数据框 d test name South Beach Dog Bird Ant Big Dog Beach Dear Cat cluster number 1 2 3 3 2 1 4 2 df test pd DataFrame
python
pandas
vectorization
fuzzysearch
fuzzywuzzy
为什么矢量化 numpy 代码比 for 循环慢?
我有两个 numpy 数组 X and Y 有形状 n d and m d 分别 假设我们要计算每行之间的欧几里得距离X和每一行Y并将结果存储在数组中Z有形状 n m 我对此有两个实现 第一个实现使用两个 for 循环 如下所示 for i
python
performance
NumPy
vectorization
当列 j 用作行号(例如 mydata[j, "var"])时,如何矢量化嵌套 for 循环?
我正在尝试矢量化我的代码并需要一些帮助 这是一个虚拟示例 a lt c 0 0 0 b lt c 0 0 0 c lt c 0 0 0 rm lt c 1 2 3 var1 lt c 100 101 102 var2 lt c 200 20
r
forloop
vectorization
«
1 ...
3
4
5
6
7
8
9
...14
»