부동 소수점 보조 프로세서가 부동 소수점 산술의 소프트웨어 구현보다 빠르게 작동한다는 것을 알았지 만 (이 말에 의하면)이 차이가 얼마나 큰지 느끼지 못했습니다. 크기의 순서. 답변은 아마도 마이크로 프로세서와 슈퍼 컴퓨터 사이의 응용 프로그램과 작업 환경에 따라 달라집니다. 나는 특히 컴퓨터 시뮬레이션에 관심이있다. 이 질문에 대한 기사 나 논문을 지적
하나의 리눅스 배포판 (우분투)에 파이썬 패키지 (numpy, scipy, matplotlib, h5py, ...)를 빌드하고 다른 배포판에서 실행하는 것은 문제가 있습니까?)? 내 컴퓨터가 우분투 인 동안 우리 컴퓨팅 클러스터에는 centos 기계가 있기 때문에 나는 이것을 묻는다.
virtualenv를 사용하여 파이썬 모듈을 정리하는 몇 가지 권장 사항을 받았습니다. 사실이되기 엔 너무 좋아 보이기 때문에 걱정입니다. 누가 멀티 코어 설정, 스타 클러스터, numpy, scikit-learn, pandas 또는 iPython 노트북으로 작업 할 때 성능이나 메모리 문제와 관련된 단점을 발견 했습니까?
나는 종종 아래 그림과 같은 복잡한 네트워크에서 긴 꼬리도 분포/히스토그램을 만나고 만들었습니다. 그들은 많은 관찰에서 매우 무겁고 혼잡, 이러한 꼬리의 무거운 말을 잘 : 그러나 , 내가 읽은 많은 출판물의 끝이 clumpiness이없는 많은 청소기도 분포를 분포와 관측치가보다 균등하게 분포되어있다. ! NetworkX과 matplotlib을 어떻게 사용
Octave에서 다음과 같이 arrayfun에서 "if"를 사용할 수 있습니까? a = [ 1 2; 3 4];
arrayfun(@(x) if x>=2 1 else 0 end, a)
그리고 옥타브 불평 :이 >>> arrayfun(@(x) if x>=2 1 else 0 end, a)
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이 절은 arrayfun에서 허용되는 경우
전에 여러 번 질문 한 것에 대해 사과드립니다. 그러나 여러 번 검색 한 결과 C/C++에서 FPE를 처리하는 방법과 Fortran에서 FPE를 처리하는 방법 사이에 근본적인 오해가있을 수 있음을 알고 있습니다. 부동 소수점 예외 (예 : NAN 사용)를 트랩하려면 Fortran (정확하게는 GNU Fortran)에서 컴파일러 플래그 -ffpe-trap =
파이썬/싸이언트/낸피를 사용하여 많은 4x4 행렬을 매우 빠르게 곱할 수있는 방법을 찾고 있습니다. 아무도 제안 할 수 있습니까? 내 현재의 시도를 보여주기 위해, 내가 계산해야하는 알고리즘이 A_1 * A_2 * A_3 * ... * A_N
모든 A_i != A_j
파이썬에서 그것의 예 : means = array([0.0, 0.0, 34.28,