我正在为游戏制作一个向量/矩阵库,它使用iPhone上的SIMD单元(3GS或更高版本)。我该怎么做?我搜索过这个,现在我知道了几种选择:
加速框架(BLAS+LAPACK+.)来自苹果(iPhone OS 4)OpenMAX实现库来自ARMGCC自动矢量化功能
最适合于游戏的向量/矩阵库的方法是什么?
#size of 10
sd1<-matrix(0,nrow=10,ncol=100)
for (i in 1:100){
sd1[,i]<-rnorm(10, 0, 1)
}
x1<-apply(sd1,MARGIN=2,FUN=mean)
x10<-mean(x1)
cat('x10=',x10)
Size of 100
sd2<-matrix(0,nrow=100,ncol=100)
for (i in 1:100){
sd2[,i]<-rnorm(100)
}
x2<-apply(sd2,MARGIN=2,FUN
我有一个60x120矩阵,实质上是260x60矩阵,我想要创建一个数据框架,它由两个矩阵的对角线组成。我知道我可以把矩阵分开,但是我以后会使用一个60x60000矩阵。我该怎么做呢?
以下是我迄今所作的尝试:
MatrixFemale <- as.matrix(MortalityFemale)
b <- seq(1,1000) * 60
c <- c(1, b) - 1
for (x in c) {
Data <- data.frame(diag(MatrixFemale[, -(1:x)]))
}
我知道这不管用,但我真的不知道该怎么做。
我有一个学校作业,在那里我必须创建一个分类器(kNN)。我试着这么做,而且速度太慢了。我需要在不使用循环的情况下加快速度,但我不知道该如何做。我有训练数据和标签。我也有测试数据。
我已经创建了一个函数来执行分类。
label=classifier(train, trainlabel, testvector)
其中,训练数据是训练数据,是一个nxm矩阵。列车标签是mx1的标签。测试向量是一个单一的样本,即nx1。
我必须预测的完整测试数据是一些nxk矩阵。现在,我正在创建一个循环来提取列并将其传递给分类器。请参阅下面的代码。
for i in range(0, numoftestsamples)
我在做Spotify数据分析。我想用Plotly创建一个相关矩阵。我的示例数据框架如下(名为'df')
我使用下面的代码创建了一个相关矩阵
import plotly.offline as pyo
import plotly.express as px
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
import pandas as pd
trace = go.Heatmap(z=df.values,x=df.index.values,y=df.columns.values,colorscale='RdB