我在我的代码中有一个被执行了数千次的计算,我想看看是否可以让它更快,因为它目前使用了两个嵌套循环。我假设如果我使用广播,我可以使它快几倍。import numpy as np
x = np.random.random([n, 3])func_weight =,广播总是比较慢,所以我对发生了什么感到有点困惑。我猜这是因为我在第二个解决方案中
在Matlab中,内置的isequal检查两个数组是否相等。如果它们不相等,这可能是非常快的,因为实现可能会在有差异时立即停止检查:>> B = A(:);在Python/numpy中有任何等价物吗?在C中实现应该非常容易,但在Python中实现却很慢,因为在这种情况下,我们不想广播,因此需要一个显式的循环。看来array_equal做了我想做
我想要生成一个样本,它遵循M个源值的正态分布,每个值都有一个标准差,每个源值有N个样本。这能用numpy数组有效地完成吗?N = 1000运行这会产生广播错误,因为N和M是不一样的:ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a si
n和F是维数m * l * l的三维矩阵,其中m=5,l=174。n用γ乘以Fj的范数2的平方.我目前的蛮力实现是 for i in range(0,l): dist = gamma*(np.linalg.norm(F[0][i] - F[0][j])) m2.append(m3)但我的程序崩溃了。有没有一种优化<
这可能是一个简单的问题,但我找不到任何实际的解决方案。我的代码包含3个嵌套的for循环,代码片段如下。目标是为我的算法为prediction和ground_truth图像矩阵创建一个专门的强度矩阵,如下所示: for i in range (batch): extracted_intensity_ground_truth[i][j][k]