의 모든 값에 따라 NumPy와 배열에서 마스크를 얻을 : 나는 값으로 배열을 작성하고 내가 X를 찾을 필요가 나중에 A = np.zeros((X,Y,Z))
, Y는의 값에 따라 좌표 다른 배열로 대체 할 z 축 배열. Z=2와 예 나는 A = [ [ [1,2], [2,1], [0, 0] ],
[ [1,1], [1,1], [0, 0] ], ]
나는 나중에 _mm256_store_pd(dst,q);를 사용하고 segfault의 여기 발생하는 이유는 무엇 지시 vmovapd YMMWORD PTR [rdi],ymm0
에서 가끔 세그먼테이션 폴트 (segfault)를 얻을 수 double *dst;
posix_memalign((void**)&dst, 32, 4*sizeof(double));
3
나는 크 리그 팅 알고리즘을 코딩했는데 아주 느리다. 특히, 당신이 나는 단점의 코드 조각을 벡터화 수있는 방법에 대한 아이디어가하는 일은 아래 기능 : import time
import numpy as np
B = np.zeros((200, 6))
P = np.zeros((len(B), len(B)))
def cons():
time1=
인덱스 목록 (list (int))과 합계 인덱스 목록 (list (list) int)이 있습니다 .2 차원 numpy 배열이 주어지면 인덱스의 합을 찾아야합니다. 각 열에 대한 두 번째 목록 및 첫 번째 열에서 해당 인덱스에 추가이 벡터화 할 수있는 방법이 있나요 다음은 정상적인 코드 :이 indices = [1,0,2]
summing_indices =
좌표 목록을 가져오고 싶습니다. 좌표의 모든 위치에 대해 행렬에 1을 대입하려고합니다. 마지막 행렬은 다음과 같아야합니다. for 루프 대신에 빠른 vectorized 메서드를 사용하고 싶습니다. > sample.matrix
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T
A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
나는 O (n^3) 복잡도로 MATLAB에서 코드를 작성했습니다. 루프 중 하나를 제거하고 대신 벡터화 된 양식을 사용했습니다. 그 결과 실행 시간이 줄어 들었습니다. 일반적으로 벡터화는 성능을 향상시키는 것으로 알고 있습니다. 확실하지 않은 것은 벡터화가 복잡성을 변경하지 않는다고 가정한다는 것입니다. 내가 2의 비율로 2.5 (8 약 요인에 의해 예상
나는 크기가 5000x10 인 열등한 배열 'A'를가집니다. 다른 번호도 'Num'입니다. 저는는 A의 각 행에 다음을 적용 할 : import numpy as np
np.max(np.where(Num > A[0,:]))
위를 위해 루프를 작성하는 것보다 파이썬 방법이 있나요.
내 실제 코드와 관련된 코드 스 니펫의 속도를 높이기 위해 Python Numba 모듈의 @vectorize 데코레이터를 사용하는 효과를 테스트하려고합니다. 나는 CUDAcast # 10 사용할 수 here을 제공하고 다음과 같이 코드 조각 사용 해요 : CUDAcast의 데모에서 import numpy as np
from timeit import def
초기 값으로 시작하는 열을 생성해야하며 그 열의 과거 값을 포함하는 함수로 생성해야합니다. 예를 들어 df = pd.DataFrame({'a': [1,1,5,2,7,8,16,16,16]})
df['b'] = 0
df.ix[0, 'b'] = 1
df
a b
0 1 1
1 1 0
2 5 0
3 2 0
4 7 0
5 8 0
6 16