PyTables의 테이블에서 행을 선택하고 Numexpr과 같은 표현식을 출력에 적용 할 수 있습니까? 나는 테이블을 import tables as tb
class Event(tb.IsDescription):
x = tb.Float32Col()
y = tb.Float32Col()
z = tb.Float32Col()
이있는
큰 코드 배열 (수십억 개 요소)을 정렬해야하는 경우가 많아 코드의 병목 현상이 발생합니다. 나는 그것을 병렬화 할 방법을 찾고있다. ndarray.sort() 함수에 대한 병렬 구현이 있습니까? Numexpr 모듈은 numpy 배열에서 대부분의 수학 연산을 병렬로 구현하지만 정렬 기능은 없습니다. 아마도 병렬 정렬의 C++ 구현 주위에 간단한 래퍼를 만들
과 비교하려면 Num3pr을 사용하여 빠른 Vector Norm 함수를 사용하려고합니다. 나는 다음과 같은 시도 : import numexpr as ne
import numpy as np
def L2_Norm(vector_in):
vector1 = ne.evaluate("abs(vector_in)")
vector2 = ne.evalu
xlwings을 시작하려하지만 가져올 때 몇 가지 오류가 발생합니다. 나는 나의 OSX 터미널을 뽑아 xlwings이 아무 문제를 설치 PIP 을 달렸다. 파이썬 해고 다음 XW로 수입 xlwings를 실행 그리고 그것은 나에게이 준 $ 파이썬 : /사용자/조슈아/아나콘다/Joshua/anaconda/lib/lib/python3.5/site-packages
나는 일반 우도 모델에 대해 statsmodels 라이브러리를 사용하고 있습니다. 꽤 복잡한 우도 함수를 가지고 있기 때문에, 저는 sympy을 사용하여 나에게 그라디언트와 헤센을 계산했습니다. 이것은 잘 작동하지만 likelihood 함수에 용어 b0*x0 + b1*x1 + ... + bn*xn이 포함되어 있기 때문에 너무 느립니다. 그런 식으로 hess
필자는 htf5 파일에 매핑 된 큰 py 테이블 carray를 가지고 있으며, 모든 것을 한꺼번에 메모리로 가져 오지 않고 조건에 따라 아주 작은 하위 집합을 추출하려고합니다. 원하는 것은이 멍청한 코드와 같습니다. b=a[np.where(a>3.0)]
여기서 'a'는 내 pytables 디스크 배열입니다. 그것은 사소한 것처럼 보이지만 몇 시간 동안
원격 클러스터에서 간단한 어레이 추가에 numexpr을 사용하고 있습니다. 내 컴퓨터에는 8 개의 코어가 있고 원격 클러스터에는 28 개의 코어가 있습니다. Numexpr 설명서는 "초기화 시간 동안 Numexpr은이 숫자를 시스템에서 감지 된 코어 수로 설정합니다"라고하지만 클러스터는이 출력을 제공합니다. detect_number_of_cores()가 2
numexpr을 사용하여 다음을 어떻게 효과적으로 표현할 수 있습니까? 여기 z = min(x-y, 1.0)/(x+y)
, x y과 동일한 형상의 약간 큰 NumPy와 배열한다. 즉, 으로 나누기 전에 x-y을 1.0으로 제한하려고합니다. numexpr 표현식 (x 및 y은 거대하며 두 번 이상 반복하지 않아도됩니다.)을 사용하여이 작업을 수행하고 싶습
방금 첫 번째 PyTables 파일을 만들고 채 웠습니다. 데이터 쿼리를 시도하면서 문제가 발생했습니다. StringCol(500) 유형의 ic_name 열이 있으며이 열에 대한 색인을 만들었습니다. 다음 코드는 잘 작동 : count = 0
for x in f.root.raw.projects:
if x['ic_name']=="XXX":
numexpr을 사용하여이 코드를 다시 작성해야합니다. 행렬 데이터 [행 x cols]와 벡터 [1 x cols]의 euclidean norm 행렬을 계산하고 있습니다. d = ((data-vec)**2).sum(axis=1)
어떻게 할 수 있습니까? 또 다른 빠른 방법이 있을까요? 내가 hdf5를 사용하고 데이터 매트릭스에서 읽는 문제. 예 :이 코드