나는 Numpy 배열이 3 개 있는데, a, b 및 c입니다. b 및 c은 매우 큰 배열이며 길이가 같습니다. b의 각 요소는 0, 1 또는 2이고, 또한 a의 길이는 3 지금 내가 루프에 대해 다음을 제거하는 방법이 있는지 궁금하다 : 어떤 의견이 크게 감사하겠습니다 for i in range(len(b)):
a[b[i]] += c[i]
.
다음과 같이 정의 된 함수가 있다고 가정하면 벡터화 코드에 많은 어려움을 겪었습니다. for 루프 때문에 필요합니다. 이 함수를 호출하려면 외부에. 세부 사항 : L, K은 큰 정수입니다. 1000 및 H_n은 부동 소수점 값입니다. def multifrac_Brownian_motion(n, L, K, list_hurst, ind_hurst):
제목에 가장 잘 설명 된 것은 아니지만 아래에서 내 문제를 설명 할 수 있습니다. 거기에는 정말 두 부분이 있습니다. 내가하려는 일은 궁극적으로 astropy 테이블 내에서 특정 시간을 그룹으로 묶는 것입니다. 특정 그룹에 들어갈 때마다 값이 같지 않기 때문에 나는 단지 줄 수 있다고 믿지 않습니다. group_by() 메서드의 열 이름 그래서, 나는 gr
내가 각 항목이 3 차원 벡터 인 길이 tot_vec의 NumPy와 배열 embed_vec이 :이 배열의 각 요소에 대한 [[ 0.52483319 0.78015841 0.71117216]
[ 0.53041481 0.79462171 0.67234534]
[ 0.53645428 0.80896727 0.63119403]
...,
[ 0.72283509 0
정말 느린 matlab에 루프에 대한이 문제를 vectorizing 데 문제가 있습니다.tvec 및 데이터는 각각 Nx6 및 Nx4 배열이며 함수에 대한 입력입니다. % preallocate
sVec = size(tvec)
tvec_ab = zeros(sVec(1),6);
data_ab = zeros(sVec(1),4);
inc = 0;
for i
나는 4 개의 클래스로 구성된 거대한 훈련 데이터 세트를 가지고 있습니다. 이러한 클래스는 비 연속적으로 레이블이 지정됩니다. 순차 신경망을 적용하려면 클래스의 고유 값이 연속되도록 클래스의 레이블을 다시 지정해야합니다. 또한 스크립트 마지막 부분에서 다시 이전 값으로 다시 레이블해야합니다. def relabel(old_classes, new_classes
sse2 내장 함수를 사용하여 floor() 호출을 벡터화 한 다음 성능 향상을 측정하는 것이 좋습니다. 하지만 궁극적으로 바이너리는 내가 액세스 할 수없는 가상 머신에서 실행될 것입니다. 저는 VM이 어떻게 작동하는지 정말로 모르겠습니다. 바이너리가 소프트웨어 에뮬레이트 된 가상 CPU에서 완전히 실행됩니까? , 가정하면 VM이 SSE2와 CPU에서
NumPy (및 SciPy)를 사용하여 요소 별 최적화를 벡터화 (또는 다른 방식으로 속도 향상) 할 수 있습니까? 가장 추상적 인 의미에서 필자는 parabolically shaped이며 기본적으로 y=x^2+b*x+z으로 표현 될 수있는 함수 y를 가지고 있습니다. 여기서 x는 알려진 값의 배열이고, 나는 최소값을 만드는 az를 찾고 싶습니다. y는 정
함수를 허용하기 때문에 std :: accumulate보다 빠른 벡터 값을 누적하는 데 사용하는 작은 코드를 작성했습니다. 벡터화. 함수의 주된 전제 조건은 벡터가 누적 된 후에 더 이상 사용되지 않는다는 것입니다. 다음 코드는 :는 template <typename floatType>
template <typename Iterator>
double N