首页 > TAG信息列表 > vectorization
什么是向量化计算？（备忘）
向量化计算（vectorization），说的是一个事情：把多次for循环计算变成一次计算。 上图中，左侧为vectorization，右侧是寻常的For loop计算。将多次for循环计算变成一次计算完全仰仗于CPU的SIMD指令集，SIMD指令集可以在一条CPU指令上处理2,4,8或者更多份的数据。在Inter处理器上，这个称之向量化 Vectorization
在将数据的运算转化为向量化运算时，有种快捷方法： 根据想要得到的结果的维数，和当前数据矩阵/向量的维数来构建关系式。 比如结果是一个n*1的向量h，现在有的数据是一个m*n的矩阵X和一个m*1的向量theta，那么很有可能： h = X' * theta （这里的X‘表示X的转置） 向量化可以简化代码，提高运算效机器学习逻辑回归算法推导
1.引自https://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/9695666.html 2. 基本原理 Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似的，按照我自己的理解，可以简单的描述为这样的过程： （1）找一个合适的预测函数（Andrew Ng的公开课中称为hypothesis），一般表示为h函数，该函数就是我们需要找的分类python-具有numpy的N * M * M张量的矢量化(部分)逆
我几乎和一年前的情况一样处于类似的情况：fast way to invert or dot kxnxn matrix 所以我有一个张量的索引为a [n,i,j]的维度为(N,M,M)的张量,我想为N中的每个n求M * M方阵部分的值. 例如,假设我有 In [1]: a = np.arange(12) a.shape = (3,2,2) a Out[Python / Numpy-填补非连续点之间的空白？
我正在尝试找到一种向量化/快速/ numpy友好的方式,将A列中的以下值转换为B列： ID A B 1 0 0 2 0 0 3 1 0 4 1 1 5 0 1 6 0 1 7 -1 1 8 0 0 9 1 0 10 0 1 11 0 1 12 1 1 13 0 1 14 -1 1 15 0 0 定义“ B”列的算法将使用值NumPy：计算两个数组之间的按行相交的大小
我有2个数组,这些数组由小于100的整数填充.一个数字不能连续出现两次. >数组1：nrow = 100 000; ncol = 5>数组2：nrow = 50000; ncol = 5 我想创建第三个数组(交集),在Array1的每一行和Array2的每一行之间使用相似元素的数量. def Intersection(array1, array2): Intersection =使此C数组处理代码更像python(甚至numpy)
我正在努力使自己的Python达到惊人的列表处理能力(最终达到numpy).我正在将我编写的一些C代码转换为python. 我有一个文本数据文件,其中第一行是标题,然后每个奇数行是我的输入数据,每个偶数行是我的输出数据.所有数据空间分开.我很奇怪,我设法使用嵌套列表推导将所有数据读入列表.python-使用索引列表有效填充NumPy数组
我知道如何在joblib中执行并行循环,该循环返回结果列表. 但是,是否可以并行填充预定义的numpy矩阵？ 想象一下以下最小示例矩阵和数据： column_data = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'x'] data = [['a', 'b', 'c'],python-向量化-添加没有循环的numpy数组？
所以我有以下numpy数组： c = array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [ 7, 8, 9], [10, 11, 12]]) X = array([[10, 15, 20, 5], [ 1, 2, 6, 23]]) y = array([1, 1]) 我试图将X数组中的每个1×4行添加到c中的列之一. y数组指定哪我如何加快配置文件NumPy代码的使用-矢量化,Numba？
我正在运行一个大型Python程序来优化金融中(Markowitz)投资组合优化的投资组合权重.当我分析代码时,要花费90％的运行时间来计算投资组合的收益,这需要进行数百万次.我该怎么做才能加快代码执行速度？我努力了： >向量化收益计算：使代码变慢,从1.5毫秒降低到3毫秒 >使用Numba中的autojit函加快顺序检查点是否在Python中的形状中的速度
我有一个代码,用于依次确定在DataFrame中找到的每对笛卡尔坐标是否落入某些几何封闭区域.我怀疑它很慢,因为它没有向量化.这是一个例子： from matplotlib.patches import Rectangle r1 = Rectangle((0,0), 10, 10) r2 = Rectangle((50,50), 10, 10) df = pd.DataFrame([[1,2],[-1python-在NumPy中向量化嵌套嵌套循环的循环
我具有以下函数,该函数在四面体上生成一系列网格点. def tet_grid(n): xv = np.array([ [-1.,-1.,-1.], [ 1.,-1.,-1.], [-1., 1.,-1.], [-1.,-1., 1.], ]) nsize = int((n+1)*(n+2)*(n+3)/6); xg = np.zeros((nsize,3))python-将函数有效地应用于numpy数组中的球面邻域
我在Python中有一个浮点值的3D numpy数组. 我需要检索半径为r的球体中的所有元素,从中心点P(x,y,z).然后,我要在球体上应用点函数更新其值,并需要到中心点的距离才能执行此操作.我经常执行这些步骤,并且大半径值,所以我想有一个同样有效的解决方案尽可能. 我当前的解决方案仅检查球如何从9个大小为N的数组快速创建N个3×3矩阵的数组？
假设我有9个大小为N的数组(A,B,C,.. J).我想创建一个新的N 3×3矩阵数组,例如 matrices[i] = [[A[i], B[i], C[i]], [D[i], E[i], F[i]], [G[i], H[i], J[i]]] 一个简单的解决方案是将每个条目添加到for循环中的数组矩阵中,如下所示： for i in ranpython-根据列表的Numpy折叠列
在NumPy中,我有一个adxn数组A和一个长度为n的列表L,描述了我希望A的每一列在矩阵B中结束的位置.想法是矩阵B的第i列是A的所有列的总和L中的对应值为i. 我可以使用for循环来做到这一点： A = np.arange(15).reshape(3,5) L = [0,1,2,1,1] n_cols = 3 B = np.zeros((len(A), n_cols))快速的Python / Numpy频率严重度分布仿真
我正在寻找一种模拟经典频率严重程度分布的方法,例如： X = sum(i = 1..N,Y_i),其中N例如是泊松分布,Y是对数正态. 简单的天真的numpy脚本将是： import numpy as np SIM_NUM = 3 X = [] for _i in range(SIM_NUM): nr_claims = np.random.poisson(1) temp = [] for _j i用矢量化双重求和的Pythonic方法
我正在尝试将双重求和公式转换为代码,但无法找出正确的矩阵/矢量表示形式. 第一个求和是i到n,第二个求和是j>它在. 我想这里有一个效率更高的& pythonic的编写方式？ 我求助于嵌套循环,以使其正常工作,但正如预期的那样,它在大型数据集下运行非常缓慢： def wapc_denom(weights, vols)遍历矩阵的每一行来查找索引
我有一个大小为5000×10的numpy数组’A’.我还有另一个数字“ Num”.我想将以下内容应用于A的每一行： import numpy as np np.max(np.where(Num > A[0,:])) 是否有比上面编写for循环更有效的Python方法.解决方法:您可以使用argmax- A.shape[1] - 1 - (Num > A)[:,::-1].argmax(1)python-numpy向量化函数的返回dtype
我对向量化函数返回的numpy数组的dtype有问题.我的函数返回一个数字,最终是一个分数.奇怪的是,分数的位置似乎会影响返回的dtype.如果函数返回小数,我希望类型始终是对象. import numpy as np from fractions import Fraction foo = lambda x: Fraction(1, 3) if x < 0.5 else 1python-将2d数组乘以1d数组
我有一个形状为(k,n)的2D数组a,我想将它与形状(m,)的一维数组b’相乘’： a = np.array([[2, 8], [4, 7], [1, 2], [5, 2], [7, 4]]) b = np.array([3, 5, 5]) 由于“乘法”,我正在寻找： array([[[2*3,2*5,2*5],[8*3,8*5numpy求解无循环的3d线性方程
我想求解线性方程Ax = b,每个A包含在3d矩阵中.例如, 在Ax = B中 假设A.shape为(2,3,3) 即= [[[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]] [[1,2,3],[1,2,3],[1,2, 3]]] 和B.shape是(3,1)即[1,2,3] ^ T 我想知道Ax = B的每个3矢量x,即(x_1,x_2,x_3). 我想到的是将B与np.ones(2,3)相乘,然后将功能点与numpy.vectorize一个实例方法有可能吗？
我发现numpy.vectorize允许将希望将单个数字作为输入的“普通”函数转换为函数,该函数也可以将输入列表转换为该函数已映射到每个输入的列表.例如,以下测试通过： import numpy as np import pytest @np.vectorize def f(x): if x == 0: return 1 else: rC自动向量化矩阵乘法循环
编译执行基本矩阵矩阵乘法并启用自动矢量化和自动并行化的源代码时,我在控制台中收到以下警告： C5002: loop not vectorized due to reason '1200' C5012: loop not parallelized due to reason'1000' 我已经阅读了MSDN提供的this资源,其中指出： Reason code 1200: Loop containspython – numpy数组中的多个累积和
我是numpy的新手,所以如果这个问题已经被问到我很抱歉.我正在寻找一种矢量化解决方案,它能够在一维numpy数组中运行多个不同大小的cumum. my_vector=np.array([1,2,3,4,5]) size_of_groups=np.array([3,2]) 我想要的东西 np.cumsum.group(my_vector,size_of_groups) [1,3,6,4,9]python – 以矢量化方式给出开始,停止数字的连接范围数组 – NumPy
我有两个感兴趣的矩阵,第一个是“词袋”矩阵,有两列：文档ID和术语ID.例如： bow[0:10] Out[1]: array([[ 0, 10], [ 0, 12], [ 0, 19], [ 0, 20], [ 1, 9], [ 1, 24], [ 2, 33], [ 2, 34],