vectorization

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두 개의 같은 크기의 목록이 있다고 가정합니다. 첫 번째 목록에는 0과 1 만 포함되며 두 번째 목록의 초기 값은 고정 된 숫자와 같습니다. 두 번째 배열의 다른 값은 첫 번째 목록의 동일한 색인 값에 따라 다릅니다. 이들 사이의 관계는 첫 번째 목록의 값이 0 인 경우 두 번째 목록의 동일한 색인 값이 이전 색인과 같고 다른 모든 경우는 다른 값과 같습니

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Numpy : 압축 된 형식의 블록 대각 행렬에 대한 효율적인 선형 대수

모든 행렬이 블록 대각선 인 선형 시스템이 있습니다. 그들은 모양이 동일한 N 블록을가집니다. 매트릭스는 모양이 (N, n, m) 인 numpy 배열로 압축 형식으로 저장되며 벡터의 모양은 (N, m)입니다. 는 I은로 방송 규칙 import numpy as np def mvdot(m, v): return (m * np.expand_dims(v

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numpy 배열에서 for 루프없이 반복하기

numpy 배열보다 논리적 인 반복이 필요하다.이 값은 다른 배열의 요소에 의존한다. 내 문제를 명확히하기 위해 아래 코드를 작성했습니다. for 루프없이이 문제를 해결하기위한 제안이 있습니까? Code a = np.array(['a', 'b', 'a', 'a', 'b', 'a']) b = np.array([150, 154, 147, 126, 148,

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numpy에서 if 문을 포함하는 for 루프를 벡터화하는 방법은 무엇입니까?

나는 numpy에 상당히 새롭다. import numpy as np def get_result(S,K,delS): res=np.zeros(S.shape[0],dtype=np.float64) for j in range(res.shape[0]): if S[j]-K>delS: res[j]+=np.floor((S[j]-

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Numpy : 효율적인 행렬 계산 A * xj 여기서 xj는 X에서 행 j입니다

그래서이 "문제"의 배경은 큰 파이썬 프로젝트를 최적화하려고합니다. 나는 프로그램 타이밍 시작과 실행 시간의 약 50 %가이 유사한 계산에 소요되는 것으로 나타났습니다 :이 빠르게 만들 수있는 방법을 찾기 위해 노력했습니다 import numpy as np # Example A = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,

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숫자 분할 및 numpy 배열의 행에있는 요소에 할당

배열의 두 번째 차원이 가장 큰 수의 자리 수와 동일한 숫자 numpy 배열에 숫자 목록을 배치하는 방법 그 목록? 또한 반환되는 배열의 각 행에서 원래 숫자에 속하지 않는 요소가 0이 되길 원합니다. 예 : 각 번호에서의 적절한 배치 방법 [[0,0,0,0], [0,0,0,1], [0,0,0,2], ... [0,9,9,8] [0,9,9,9],

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어떻게 2 차원 격자에서 벡터를 보간 할 수 있습니까?

길이가 100 인 2 차원 격자를 생성했으며 일부 2 차원 점을 나타내는 튜플 벡터를 얻었습니다. x1 = np.linspace(-1,1,10) y1 = np.linspace(-1,1,10) grid=[] for i in x1: for j in y1: grid.append((i,j)) #The vector vec=[(.033,

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Numpy 두 행렬, 행의 pairwise 내적

현재 우리는 python 프로젝트를 수행 중이며 성능 제약으로 인해 많은 벡터화가 필요합니다. 우리는 다음과 같은 계산으로 끝난다 : 우리는 모양이 두 개의 numpy 어레이 인 (20,6)을 가지고 행의 pairwise 내적을 계산하려고한다. 즉, 각 행은 각각의 벡터에 의해 얻어진 스칼라 인 마지막에 (20,1) 행렬을 얻어야한다. 도트 곱셈.

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Visual Studio 2015 (C++ 용)에서 SIMD 자동 벡터화 최적화 만 비활성화하는 방법은 무엇입니까?

내 질문에 Visual Studio 2015에서 SIMD 자동 벡터화 최적화 (릴리스 모드의 다른 최적화 유지) 만 비활성화하려면 어떻게해야합니까? 1) 전체 프로젝트를 컴파일 중입니다. 2) 코드 부분. 첫 번째 경우 전체 프로젝트에서이 기능을 비활성화하는 방법을 배우고 싶습니다. 두 번째 경우에 대해서는 #pragma optimize("", off) 및

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seq를 벡터 방향으로 사용하기

데이터 테이블의 시작 벡터에서 엔드 벡터까지의 모든 정수 목록을 가진 열을 만들고 싶습니다. seq 벡터 방식으로 사용할 수 있습니까? 뭔가 같은 : library(data.table) Startpoints <- seq(1,11,5) Endpoints <- seq(5,15,5) DT <- data.table(Startpoints, Endpoints)