vectorization

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나는 numpy 함수를 사용하지 않고 가우시안 분포의 벡터화 된 구현을 구현하려고합니다. 명확한 점은 for 루프가없는 경우 아래와 같은 결과를 얻고 싶습니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math x = np.linspace(-1, 1, 100) y = np.linspac

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MATLAB : 3D 매트릭스의 모든 조각을 바꿔 넣기

다음 for-loop-solution 대신 벡터화를 사용하여 3D 매트릭스의 모든 조각을 바꿀 수 있습니까? orig3D = rand(228,1,2); for n = 1 : 2 new3D(:,:,n) = reshape(orig3D(:,:,n), [12,19])'; end

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R 프로그래밍 : 이전에 계산 된 행을 사용하여 각 행을 업데이트하십시오.

저는 매우 큰 시계열을 가지고 있으며 처음에는 임의의 값을 기준으로 다른 시계열을 만들고 현재 시간대를 변경해야합니다. 실제 데이터 세트에서 이러한 변화는 데이터 프레임의 다른 변수에 따라 달라 지지만 다음과 같이 MWE의 목적을 위해, 나는 그것을 다시 : initial_value <- 100 set.seed(123) library(data.table

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가장 빠른 반복 인덱스 추가 (여러 차원의 경우 np.add.at)

배열 a의 모양이 (N,)이고 N~O(1e9) 인 것으로 가정합니다. 그러면 (M1,M2,M2) 모양의 결과 배열 b이 있습니다. 그러면 색인 배열 f 모양이 (N,3)인데, 각 행은 b의 색인입니다. 내가 가능한 한 빨리 달성하고 싶다하면 다음과 같은 결과는, for i in range(N): b[*f[i]] += a[i] 그래서 각의 마지막

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R 벡터화 기능 구현

R 벡터화의 이점을 활용하여보다 효율적인 방식으로 원하는 작업을 수행하는 방법을 이해하는 데 어려움이 있습니다. 간단히 말해 각 행에 대해 현재 행의 두 번째 열 ($ start)을 이전 및 다음 행의 $ start와 비교합니다 (모든 값은 정수입니다.이 값을 prev_dist 및 next_dist라고 부릅시다). 다음으로, 현재 행의 4 번째 열 ($ c

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벡터화 NumPy와 코드

그래서 Heres는 원하는대로 작동 내 루프 버전 NumPy와 메신저 문제가 을 가진이 코드를 벡터화하는 것을 시도하고있다 : B 내가 지금 3 × 3 행렬 for i in range(b.shape[0]): for j in range(b.shape[0]): Z[i,j] = np.sqrt(np.dot((b[i,:].T - b[j,:].T)

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Python Numpy Logistic Regression

나는 numpy를 사용하여 파이썬에서 벡터화 된 로지스틱 회귀를 구현하려고합니다. 내 비용 함수 (CF)가 정상적으로 작동하는 것 같습니다. 그러나 그래디언트 계산에는 문제가 있습니다. 은 3x1을 반환해야하지만 3x100 배열을 반환합니다. (hypo-y) 부분에 문제가 있다고 생각합니다. def sigmoid(a): return 1/(1+np.

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numpy apply_along_axis vectorisation

numpy 2d 배열에서 각 행을 가져와 특정 계산의 스칼라 결과를 반환하는 함수를 구현하려고합니다. 나의 현재 코드는 다음과 같습니다 : 예상대로, 그러나, 성능이 실제 데이터 집합으로 크지 않다 작품 img = np.array([ [0, 5, 70, 0, 0, 0 ], [10, 50, 4, 4, 2, 0 ], [50, 10,

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길이가 다른 일련의 거리 (ni 안쪽)에서 쌍 거리를 효율적으로 계산하는 방법은 무엇입니까?

이 질문에 재개 : Compute the pairwise distance in scipy with missing values 테스트 케이스를 (유클리드 거리를 사용하여) 내가 함께 그룹화되어 다른 길이 taht를 가진 시리즈의 페어의 거리를 계산하려면 내가 가장 효율적인 가능한 방법으로 그것을해야한다. 그것은이 될 수있는 일을하게 하나 개의 방법 : imp

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R의 벡터화 분포

R의 rt t- 분포 샘플러에서 비 중심성 매개 변수를 벡터화해야합니다. 그러나, 내가 제공 : rt(2, df = 1, ncp = c(1,2)) 나는 비슷한 문제가없는 등 rbinom 또는 rgamma 같은 Warning message: In if (is.na(ncp)) { : the condition has length > 1 and on