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我想优化我的代码。一个巨大的瓶颈是创建一种小的numpy数组(重复大量)。现在，我无法避免对该函数的调用次数(在我的例子中是数百万次调用)。我不能将所有这些调用一起向量化，因为不幸的是，根据问题的定义，它们是后续的(它们是在每个独立内部循环的牛顿求解器中生成的)。因此，我的目标是减少在每次迭代中创建矩阵所需<e
浏览 14提问于2020-06-09得票数 4
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我正在创建一个具有n_images、宽度、高度和3的大numpy数组。为此，我创建了一个空列表，并追加了通过裁剪RGB图像并将它们转换为numpy数组创建的numpy数组。我在试图优化我的代码时遇到了一些奇怪的事情：from PIL import Image
im1=Image.open("random_pn
浏览 3提问于2016-07-26得票数 0
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我试图通过使用numpy数组删除for循环和列表理解来优化我的代码。一般来说，代码的执行速度现在更快了，但是有一件事让我很困扰:将我的列表(大约有110000个元素)转换成一个numpy数组需要花费程序运行时的大部分时间(5到7秒，只是为了初始化一个数组！)我有这个其中records是对象的列表。
有没有可能加速这个numpy<em
浏览 2提问于2015-05-03得票数 3
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我正在用Python将一些旧的文本日志转换成可用的格式。这些文件很大，所以我正在编写自己的C扩展名，以尽可能快地运行这些文件，并使用正则表达式解析相关字段。我的最终目标是将这些字段导出到strings的strings数组中。我知道可以在C中将NumPy数组创建为PyObject，然后对每个元素调用SetItem，但我希望尽可能地进行优化。我可以使用类似于memcpy PyBuffer_FromMemory 或PyBu
浏览 5提问于2016-08-24得票数 3
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我读到(软的)实时程序经常避免堆分配，部分原因是不可预测的时间，特别是当停止世界(STW)垃圾收集(GC)被用来释放内存时。我想知道避免堆分配是否有助于减少使用NumPy和CPython的主循环(例如100 Hz)的滞后。我的问题：
CPython大部分使用引用计数，循环引用使用STW。这是否意味着如果我不使用任何具有循环引用的对象，那么STW部分就不会触发吗？例如，标量和NumPy数组似乎没有循环引用，而且它们中的</e
浏览 6提问于2021-07-07得票数 2
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我正在我的大学参加一门数值分析课程。我们正在学习。我试着在看我的讲师之前实现我的版本，我认为我的版本速度相当快，但实际上比较起来，我的讲师版本要快得多，即使它使用循环！为什么会这样呢？range(k+1, N):我的版本NxN
:type A: numpy.arra
浏览 1提问于2018-02-09得票数 7
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我正在开发一个更大的项目，在那里我看到内存使用量的持续增加。代码类似于我下面的演示-只是没有使用随机数字和更有用的计算……但效果是一样的。感谢您的每一个有用的答案:)n= 10000000data = np.zeros(n*3)
data[i*3+2]= n
浏览 4提问于2018-05-14得票数 0
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我相信这是一个简单的问题，但我是Python的新手，所以任何建议都将不胜感激。我有一个字符串矩阵，我需要把每个元素都转换成浮点型，然后把它增加到某个数字。我是这样做的： for j in range(0,len(matrix[i])): matrix[i][j][k] = float(matrix[i][j][k]) + 5.555
有没有其他的方
浏览 0提问于2012-10-05得票数 1
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如何构造一个numpy一维列表数组？np.array([[1,2,3], [4,5,6]], dtype=np.object)例如，如果列表不平等它将产生一个一维(2，)arr = np.empty(2, dtype=object)
ar
浏览 3提问于2021-12-06得票数 0
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这可能是一个愚蠢的问题，但是假设我想要自下而上构建一个程序，如下所示： def __init__(self): Constructorbeing arrays of atom Params of lengths m & n return atom_out
...i可以将我的实例放在字典中，有没有一种方法可以用numpy数
浏览 0提问于2013-03-17得票数 5
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我要优化的目标行如下所示：其中day是一个整数。这个特定的行占用了整个运行时间的33%。当然，它在执行过程中被称为数百万次。我尝试了几种明显的替代方法，包括''.join('prefix', str(day), '_', s)、'prefix{:}_'.format
浏览 5提问于2015-05-20得票数 1
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我有一个名为main.py的文件，它引用了另一个文件Optimisers.py，该文件中只有函数，并在main.py中的for循环中使用。这些函数中有不同的优化功能。所有这些文件都使用numpy。
我相信这是因为循环中的函数调用和创建numpy中的数组，这会导致内存超载。因此，我不能完成一些优化算法，也不能循环所有可能的坐标，我想。如何确保删除numpy中
浏览 1提问于2014-06-01得票数 3
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当对数组执行操作时，我有一个关于Numpy内存使用情况的问题。我观察到，内存使用量增加了一倍，尽管这似乎是不必要的。例如，对于以下两个脚本，第二个脚本使用的内存几乎是第一个脚本的两倍：# ex1.pyx = np.zeros((10000, 10000), dtype=np.float32)第二稿import numpy as np
x = np.zero
浏览 3提问于2022-07-27得票数 0
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坚持与潘达
、、、、
有关于使用内存映射文件在Joblib中持久化Numpy数组的良好文档。
在最近的版本中，Joblib将(显然)以这种方式自动持久化并共享Numpy数组。
浏览 0提问于2018-11-05得票数 2
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在我的代码(用Python2.7编写)中，我创建了两个numpy数组：<code>D0</code>和<code>D1</code>。然后使用它们组装一个更大的矩阵<code>D2</code>，代码如下接下来是各种计算，涉及大量的numpy操作和for循环。因此，我想使用Numba来优化</e
浏览 18提问于2019-08-20得票数 1
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此方法使用numpy数组作为临时缓冲区。我不需要在方法调用之间的缓冲区中存储值。是否应该创建数组的成员实例，以避免方法执行期间内存分配的时间泄漏？我知道，它是首选的局部变量。但是，Python是否足够聪明，只为数组分配一次内存？class MyClass: self.temp = numpy.zeros(n)
def method(self
浏览 3提问于2015-10-25得票数 6
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也许这是一个简单的问题，但到目前为止我找不到任何关于它的信息。对于numpy中的优化，我需要一个函数数组。我需要的函数数量取决于需要优化的当前对象。我已经知道如何动态创建这些函数，但现在我想将它们存储在一个数组中，如下所示：for i in range(x):如果我运行此命令，我会得到一个类型不匹配: f
浏览 0提问于2011-08-29得票数 1
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比方说，我们培养了一个100多万字的模型。为了找到最相似的单词，我们需要计算测试词的嵌入和所有100万单词的嵌入之间的距离，然后找到最近的单词。看来Gensim计算得非常快。尽管当我想要计算最相似的值时，我的函数非常慢： distances = {}
vec1sorted_distances = sorted(distances.items(), key=operator.
浏览 2提问于2020-04-29得票数 3
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python中的并行化方法
、、、、
所以，我已经用分析器运行了我的代码，我发现有一些例程被多次调用，这些例程是：
我在这里引用的例程是最相关的，因为它们占总时间的85%。特别是，如果总时间为数组，则占55%。但是我可以看到，在这个集群上，
浏览 5提问于2015-04-28得票数 4
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对于numpy数组来说，这是一个普遍的性能/优化问题。比方说，我有一个列形式的numpy数组days： ['Day2'] ['Day4']我想向它添加新的数据列，这些列存储在 dataAppend column wise:
new_data = numpy</
浏览 6提问于2020-09-07得票数 1
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