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1
回答
为什么
numpy
向
量化
不能
提高
代码
的
速度
?
python-3.x
、
numpy
、
vectorization
以下是未使用矢
量化
的
原始
代码
import tensorflow as tffrom sklearn.preprocessing import StandardScalertf.image.ssim(X_pca_zero, X_pca_expanded, 255, filter_size=4)) print(time.time()-start) 它本质上是比较参考图像和一组图像之间
的
相似度我觉得它可以通过矢
量化
来加速(以避免for循环所浪费
的
时间)。因此,我使用
浏览 16
提问于2020-12-30
得票数 0
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2
回答
为什么
向
量化
对Matlab程序有好处?对于
NumPy
和Boost(uBLAS)是一样
的
吗?
matlab
、
boost
、
numpy
、
vectorization
、
ublas
用向
量化
代替for循环,可以显著
提高
Matlab程序
的
运行
速度
。是不是因为向
量化
的
代码
是并行运行
的
? 矢
量化
对使用
NumPy
或uBLAS
的
程序也有好处吗?
浏览 0
提问于2011-05-16
得票数 5
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1
回答
我如何改进我
的
代码
,让它运行得更快?
python
、
performance
、
python-3.7
因此,要遍历所有样本,需要花费足够长
的
时间。 import xlrd import time import
numpy
FragmentSize, A, B) print("My program took " + str(time.time() - start_ti
浏览 3
提问于2019-10-04
得票数 0
2
回答
序列\$x_{i+1} = f(x_i)\$与
NumPy
的
矢
量化
python
、
performance
、
numpy
我想用自定义函数
的
“累积”结果填充一个
NumPy
数组。目前,我
的
代码
是:def f(x, mu): x = x0 s[i], x = x, f(x, mu)它没有利用
NumPy
的
矢
量化</e
浏览 0
提问于2017-12-07
得票数 5
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2
回答
Jax
的
JIT和
Numpy
限制
的
问题
python
、
numpy
、
automatic-differentiation
、
jax
我最近开始尝试有趣
的
python库,它包含了一个增强
的
Numpy
以及自动微分器。我想要创建
的
是一个粗糙
的
“可微分渲染器”,通过用python编写一个着色器和损失函数,然后使用Jax
的
AD来找到渐变。这是我
的
着色器
的
代码
,它生成一个棋盘图案: def __init__(self, scale: float函数,这是JIT
浏览 11
提问于2020-03-06
得票数 1
2
回答
“向
量化
”一词在不同
的
语境中是否意味着不同
的
事物?
r
、
julia
、
vectorization
这篇文章声称,开发Julia
代码
(via循环)比Julia和R中
的
矢
量化
代码
更快,因为: 这使一些不熟悉R
的
内部结构的人感到困惑,因此值得注意
的
是如何
提高
R
代码
的
速度
。性能改进
的
过程非常简单:先从去卷积R码开始,再用矢
量化
R码代替R码,最后用去vectorized
代码
实现这个矢
量化
R码。遗憾
的
是,这最后一步对于许多R用户来说是
浏览 1
提问于2018-08-04
得票数 8
回答已采纳
2
回答
如何在Python中更快地遍历图像
的
每个像素?
python
、
image
、
loops
、
time
、
numpy
我需要遍历一个2560x2160 2D
numpy
数组(image)中
的
每个像素。我
的
问题
的
简化版本如下:import
numpy
as np limit = 9000 if( pixel > limit )tt = time.clock()这在我
的
电脑上花了大约30秒才能完成
浏览 2
提问于2012-10-22
得票数 15
回答已采纳
1
回答
如何在
numpy
花式索引(索引列表中有多个相同
的
索引)中执行元素级运算符(Substract)?
python
、
numpy
我
的
项目刚刚发现一个bug,我想做以下几点:a = np.array([1,2,3,4])a[[0,1,1]]但是这段
代码
只会产生:因为我想
提高
算法
速度
,所以我只想编写向
量化
的
numpy
代码
(避免python循环)。
浏览 2
提问于2017-10-23
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Pandas Dataframe中两个大列之间
的
计算
python
、
pandas
、
lambda
我有一个有2列邮政编码
的
数据帧,我想添加另一列与它们
的
距离值,我能够做到这一点与相当少
的
行数,但我现在使用
的
数据帧有大约500,000行用于计算。我
的
代码
可以工作,但在我目前
的
数据帧上,它已经运行了大约30分钟,仍然没有完成,所以我觉得我正在做
的
事情效率非常低。以下是
代码
dist = pgeocode.GeoDistance('us') def distance_pairing(
浏览 10
提问于2020-05-28
得票数 1
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1
回答
Numba autojit函数比矢
量化
Numpy
方法慢
python
、
python-3.x
、
numpy
、
jit
、
numba
我有以下for-循环来构造一个值列表:A = [] A.append(i**3 + i**2)from numba import autojit m = np.arange(0, 10**p)D =m**3 + m**2 为了进一步加快数组
的
创建<em
浏览 4
提问于2014-10-14
得票数 4
回答已采纳
1
回答
JAX/JIT vs Std
Numpy
性能:我哪里错了?
python
、
numpy
、
jit
、
jax
这里是一个简单
的
Simpson集成
代码
练习,我已经准备好接受几个函数,以便在一组范围内集成 import
numpy
as np #N shouldjb, 512).block_until_ready() %timeit jax_simps(jax_funcN,ja,jb, 512).block_until_ready() 我已经验证了这两个
代码
(纯
Numpy
和JAX/JIT)给出了相同
的
结果,因为最大相对误差在8.1
浏览 39
提问于2021-09-10
得票数 2
2
回答
我怎样才能矢
量化
这个python计数排序,使它绝对是最快
的
呢?
python
、
performance
、
sorting
此外,胜利是狭窄
的
,在特定
的
随机列表中,计数排序仅以很大
的
优势获胜。 我已经读过关于通过矢
量化
python
代码
可以获得惊人
的
性能收益
的
文章,但我并不特别了解如何在这里使用它。我想知道如何将这段
代码
向
量化
以加快
速度
,任何其他性能建议都是受欢迎
的
。,所以牺牲更多
的
空间,为
速度
的
增长是完全公平
的
游戏。我意识到
代码
已经
浏览 0
提问于2013-08-29
得票数 3
回答已采纳
2
回答
避免遍历数组以获得
numpy
中元素
的
乘积。
python
、
arrays
、
numpy
目前,我正在将一些旧
的
fortran
代码
转换为python,并希望尽可能多地使用
numpy
风格
的
操作,以
提高
速度
。
代码
要求查找两个数组
的
所有元素
的
产品,如下所示: do j=1, ny enddofor i, x in enumerate(xarray):
浏览 5
提问于2014-08-07
得票数 1
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1
回答
frompyfunc是如何迭代数组
的
?
python
、
numpy
我正在使用代表迷宫布线网格
的
大型数组,每个元素都是一个具有x,y属性
的
Cell对象。def setCellX(self,c,x): return c R.fill(Cell(0,0)) setCellX_n
浏览 0
提问于2018-10-30
得票数 0
1
回答
优化马尔可夫链转移矩阵计算?
r
、
markov-chains
然而,我不知道有什么函数可以优化我当前
的
代码
来生成马尔可夫链矩阵,它
的
运行
速度
非常慢。我是不是在
速度
上做得太快了,还是我忽略了一些事情?我试图通过计算在发出警报前24小时内发生
的
次数来找到马尔可夫链
的
转换矩阵。向量ids包含所有可能
的
id(大约1700)。1376084320 3 1374789234下面是我尝试处理这个问题
的
浏览 0
提问于2013-08-15
得票数 0
2
回答
无需使用
NumPy
的
numpy
.vectorize矢
量化
python
、
numpy
、
vectorization
最近,我发现自己越来越多地在大量结构化数据(如点和多边形)上使用
NumPy
数组来进行内存管理和计算
速度
。在这样做
的
过程中,我总是需要对整个数组执行一些函数f(x)。根据经验和谷歌搜索,迭代数组并不是这样做
的
,因此,内置
的
函数应该被矢
量化
并广播到整个数组。这让我想知道
为什么
有人会使用
numpy
.vectorize,如果您可以编写一些看似“纯向
量化
”
的
功能,或者使用像
numpy
.where这样
的
浏览 16
提问于2022-04-17
得票数 0
回答已采纳
2
回答
numpy
.einsum大大加快了计算
速度
--但是
numpy
.einsum_path没有显示加速,我遗漏了什么?
python
、
arrays
、
numpy
、
performance
、
numpy-einsum
我有一个奇怪
的
例子,我可以看到
numpy
.einsum加速计算,但在einsum_path中看不到同样
的
情况。我想数
量化
/解释一下这个可能
的
加速,但我遗漏了一些东西.array [3 4 5]normal methodeinsum method在大型矩阵上运行时,
numpy
.einsum,这种
速度
是有可能
的
,因为
numpy
.
浏览 11
提问于2022-07-04
得票数 3
回答已采纳
1
回答
慢
numpy
元素按元素数组划分
python
、
arrays
、
numpy
、
division
我有以下
代码
:其中lhs_n是长度为n
的
numpy
数组。这目前大约需要17秒对0.25秒
的
循环大约n=48000。有人知道
为什么
这个
速度
这么慢,以及如何以一种能够加快
速度
的
方式将其矢
量化
?
浏览 2
提问于2014-11-24
得票数 0
回答已采纳
2
回答
使用
Numpy
数组进行逐位输入验证
python
、
numpy
我已经阅读了,并且理解
Numpy
数组
不能
在布尔上下文中使用。假设我想对一个函数
的
输入
的
有效性执行一个基于元素
的
布尔检查。我可以在仍然使用
Numpy
矢
量化
的
同时实现这个行为吗?如果可以,如何实现?(如果不是,
为什么
?)但是,绝对
不能
在负输入上运行math.sqrt,因为这会导致另一个错误。arange
的
大小急剧增加,
速度
将变得非常慢。有没有办法在仍然使用矢
量化
<em
浏览 12
提问于2020-06-30
得票数 0
1
回答
矢
量化
算法
python
、
numerical-methods
在用Python 3编写
的
工程中
的
数值方法中,作者: Jaan Kiusalaas,第25页,作者用两种方式解决了求和表达式:作者指出,“矢
量化
算法执行
速度
快得多,但使用
的
内存更多。”有谁能解释一下向
量化
算法是什么意思?
为什么
矢
量化
算法执行得更快,却使用更多内存?
浏览 1
提问于2018-03-13
得票数 0
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