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4
回答
从
numpy
数组
创建
一组
切片
,
用于
并行
化
numpy
、
parallel-processing
、
slice
我有一个像ids = ([0,0,0,1,1,2,2,2,2,4,5,5,5])这样的
numpy
数组
和一些其他相同长度的
numpy
数组
(比如a和b)。我想使用这些
数组
的
切片
执行一些独立的操作,这些
切片
被定义为共享相同(连续) ids集的索引。也就是说,我想定义
一组
切片
,如下所示 slice_0 = 0:3slice_2 = 5:9 ...这样我就可以为每个n
并行
调用一个函数f(a[sli
浏览 37
提问于2017-02-23
得票数 0
回答已采纳
2
回答
使用元组的
Numpy
数组
片
python
、
arrays
、
numpy
我读过关于
切片
的
numpy
文档(特别是讨论变量
数组
索引的底部) a = np.ones([2,2,2,2])print(size) for i in range(si
浏览 1
提问于2018-05-23
得票数 3
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2
回答
numpy
数组
操作的奇怪行为
python
、
arrays
、
numpy
我猜这与
numpy
并行
化
有关,而且不够聪明,以至于需要先做数据的临时副本(或者按正确的顺序执行操作)。9 实际上,如果你这样做的话,效果会很好:因此,这可能意味着a -= b与
numpy
浏览 1
提问于2013-12-04
得票数 5
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1
回答
在Python / networkX中有效地存储和使用大型图集,其目的是跨图推理?
python
、
graph
、
networkx
、
inference
目标如下:我有
一组
节点,大小为N,我想 跨过滤的图集计算函数,同时考虑到这些函数中与边缘相关的参数值,而不需要同时拥有内存中的所有图(因为如果没有
并行
化
,
浏览 4
提问于2015-01-09
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5
回答
Numpy
: arr[...,0,:]起作用。但是如何存储slice命令(...,0,:)中包含的数据呢?
python
、
indexing
、
numpy
、
slice
在
Numpy
(我想是一般的Python )中,如何存储像(...,0,:)这样的
切片
索引,以便将其传递并应
用于
各种
数组
?比方说,能够将
切片
索引传递到函数或
从
函数传递
切片
索引,这将是很好的。
浏览 2
提问于2011-07-23
得票数 5
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1
回答
加速张量连接
python
、
numpy
、
pytorch
、
concatenation
每个小张量都是给定的(非常简单的)常量矩阵的一个
切片
。代码如下:这需要很长时间。有没有一种方法可以有效地
并行
化
edge_delay_buf中每个元素的
创建
?由于某些原因,
切片
操作花费的时间太长。注意:当我在这个例子中使用torch时,我也可以使用
numpy
。
浏览 17
提问于2020-07-31
得票数 0
1
回答
如何在cython中对列表进行
切片
python
、
list
、
cython
、
slice
我在cython中有一个列表,我想不使用python对象来分割它(为了速度)。cdef int *qA得到了这个错误: ^ hello.pyx:24:9: Slicing is not currently supported for '
浏览 0
提问于2013-02-13
得票数 3
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4
回答
从
数组
中删除元素
python
、
numpy
我有一个
numpy
数组
,我想删除
数组
的前3个元素。i=0 del a[0]这给了我一个"ValueError:无法删除
数组
元素
浏览 0
提问于2011-08-21
得票数 12
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1
回答
使用n个节点(例如,2n GPU)将多个根文件读取到
NumPy
数组
中
python
、
numpy
、
gpu
、
root-framework
、
pyroot
我正在使用循环读取许多(例如1k) CERN根文件,并将一些数据存储到嵌套的
NumPy
数组
中。循环的使用使其成为串行任务,每个文件都需要相当长的时间才能完成这个过程。由于我正在研究一个深度学习模型,我必须
创建
一个足够大的数据集--但阅读时间本身需要很长时间(阅读835个事件大约需要21分钟)。请有人建议是否可以使用多个GPU来读取数据,以便减少读取所需的时间?
浏览 2
提问于2019-02-15
得票数 0
1
回答
多维索引
切片
后的
数组
尺寸
python
、
arrays
、
numpy
、
slice
、
dimension
我想使用索引
切片
将多维
numpy
数组
(>2维)沿着它的两个轴进行
切片
。每个原始维度的最终结局是什么规则? import
numpy
as np 我将使用
numpy
.where
创建
一个索引元组,
用于
沿轴1和3
切片
: mask = np.where(np.random.ra
浏览 1
提问于2018-12-07
得票数 2
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1
回答
传递/返回Cython内存视图与
NumPy
数组
python
、
numpy
、
image-processing
、
cython
、
memoryview
变量要么在
NumPy
数组
中,要么在类型
化
内存视图中。我一直在用不同的格式传递/返回变量,但无法推断出最佳/最有效的方法是什么。概括地说:import cython cimport
numpy</
浏览 0
提问于2018-04-12
得票数 2
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2
回答
提取大于
numpy
数组
大小的片
python
、
arrays
、
numpy
我想提取
numpy
数组
A的长度为10的
切片
,
从
索引2开始。import
numpy
a = A[begin_at:begin_at+ length] a =
numpy
.concatenate((a,A)) return
浏览 3
提问于2014-03-18
得票数 2
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9
回答
Python/
numpy
棘手的
切片
问题
python
、
numpy
、
slice
我需要一个
numpy
数组
来以一种不寻常的方式工作,它返回一个
切片
作为我已经
切片
的数据的视图,而不是一个副本。
numpy
的默认行为是获取
切片
的副本,所以我实际得到的是:我已经将此
数组
作为ndarray的子类,因此如果需要,我可以对其进行进一步的更改,我只需要在更新左侧的
切片
时不断更新右侧的
切片
但是你可以用两种方法来做,Jacobi涉及用它的邻居更新每个元素,而不考虑你在while循环循环
浏览 2
提问于2009-10-19
得票数 3
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1
回答
ipython map_async输入和输出数据
python
、
map
、
parallel-processing
、
ipython
我是IPython
并行
包的新手,但我真的很想让它上手。我有一个4Dnumpy
数组
,我想通过
切片
,行,列来处理第四维(时间)。处理是一个需要花费一些时间的最小
化
例程,这就是为什么我想将其
并行
化
。from IPython.parallel import Clientfrom matplotlib.pylab import * c = Client()
数组
(100,1);2) d是(100,50,110,110)左
浏览 0
提问于2012-08-28
得票数 0
1
回答
从
文件中构造结构
化
的
numpy
数组
?
python
、
file
、
numpy
、
structured-array
我的任务是用python编写一个简单的MD-Simulation程序,它不使用python内置类型(dict,list),而只使用
numpy
数组
。据我所知,这可以让代码编译得更快。在代码中的某一点上,我希望从一个类似字典的对象中获得原子的质量,该对象可以按元素名称进行
切片
,如MassDict['N'] = 14.0067。 根据我所读到的,我需要使用一个结构
化
的
numpy
数组
。我现在要做的就是用下面的形式打开我的文件: H 1.008Li 6.94
浏览 18
提问于2019-09-04
得票数 0
1
回答
numpy
.apply_along_axis()的简单
并行
化
?
python
、
arrays
、
performance
、
numpy
、
parallel-processing
如何通过
NumPy
将函数应用到
numpy
.apply_along_axis()
数组
的元素中,以便利用多核的优势?这似乎是一件很自然的事情,在普通情况下,对所应用的函数的所有调用都是独立的。我快速地看了一下Numba,但是我似乎无法得到这样的
并行
化
,它的循环如下:result = np.empty(shape=params.shape[
并行
化
的编译选项,但它似乎无法通过MacPorts访问。还可以考虑将
数组</
浏览 3
提问于2017-08-05
得票数 12
回答已采纳
1
回答
删除数据集的一小部分
python
、
arrays
、
numpy
特别是对python和
numpy
scipy包来说,我还是个新手。我正在为一个类分配做回归分析,这涉及到在数据集上尝试不同的回归技术,看看哪种方法有效。这涉及到
从
数据集中删除值,并查看哪种算法在缩减的数据集上执行得很好。现在,我正在索引数据集长度的一小部分。就像这样。
浏览 2
提问于2013-11-21
得票数 1
1
回答
在处理更复杂的
数组
切片
时遇到困难
python
、
arrays
、
numpy
、
numpy-slicing
其中一个问题要求你设计一个全为1的
数组
,然后添加一个0的边框。import
numpy
as np Z[:, [0, -1]] = 0print(Z)作为一个小补充,有人能向我解释一下为什么像np.ones等方法需要两
浏览 0
提问于2020-10-07
得票数 0
3
回答
使用
numpy
数组
和共享内存的
并行
python循环
python
、
numpy
、
parallel-processing
、
multiprocessing
、
shared-memory
我知道有几个关于这个主题的问题和答案,但还没有找到一个令人满意的答案: 对通过
numpy
/scipy函数操作
numpy
数组
的python循环进行简单的共享内存
并行
化
,最简单的方法是什么?在这方面我见过的最好的答案是,但这是一种相当笨拙的方法,它需要将循环表示为一个接受单个参数的函数,几行共享
数组
转换crud,似乎需要从__main__调用
并行
函数,并且
从
交互式提示符(我在那里花费了大量时间考虑到Python的简单性,这真的是
并行</e
浏览 1
提问于2012-10-25
得票数 24
回答已采纳
1
回答
Python:当裁剪超出边界时将值设置为0
python
、
image
、
numpy
、
crop
因此,我正在尝试
从
图像中生成250x250的裁剪。我为每个维度
从
-125到125进行裁剪,因此,它是越界的。我想将所有越界的值都设置为0。
浏览 10
提问于2017-02-23
得票数 1
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