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1
回答
使用
先前
值
进行
Python
Numpy
计算
--
无
循环
python
、
numpy
、
vector
我正在寻找一种不
使用
循环
的矢量化解决方案。第二列等于第二列中的
先前
值
和第一列中的当前
值
的平均值。例外是第一行。它是我们开始
计算
的唯一
值
,所以我们必须按顺序
计算
。我可以用
循环
来解决这个问题,但这对我的问题没有帮助。 starting array [[ 1. 2. 3.
浏览 7
提问于2021-10-29
得票数 2
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3
回答
提高回报价值的性能
python
、
numpy
、
scipy
编辑class interpolate_function(): Returnstmax tmax = self.tmax from
numpy
浏览 2
提问于2014-04-24
得票数 1
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3
回答
如何在给定每一行一维索引的2d
numpy
数组中设置
值
?
python
、
arrays
、
numpy
在
numpy
中,可以将一维数组的索引设置为
值
。从搜索的角度看,有几个工作环境,但在
python
中,每个
循环
都需要至少一个
循环
。解决方案2:
使用
numpy
put。退一步是put在输入数组的扁平版本上工作,因此索引也需要扁平,并根据行大小和行数
进行
更改,这
浏览 3
提问于2022-05-22
得票数 1
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1
回答
Peak在
Numpy
语法中查找“突出”
计算
python-3.x
、
numpy
、
scipy
背景: 在数组上
使用
循环
()--我正在尝试学习它是否可能以
numpy
表示法/语法(不用于
循环
),但经过一天的努力,无法弄清楚如何做到这一点left_height = profile[peaks] - profile[peaks[-1]:peaks].min
浏览 0
提问于2019-09-06
得票数 1
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2
回答
显示普通
python
比
numpy
更快的时间?
python
、
performance
、
numpy
、
timeit
我正在为一个游戏编写一段代码,它
使用
游戏中所有对象的坐标位置来
计算
屏幕上所有对象之间的距离。最初我打算
使用
基本的
Python
和列表来做这件事,但由于需要
计算
的距离的数量将随着对象的数量呈指数增长,所以我认为
使用
numpy
可能会更快。 我对
numpy
不是很熟悉,我一直在用它试验一些基本的代码。我写了一些代码,用
numpy
和普通的
Python
语言对同一个函数完成
计算
所需的时间
进行
计时,
浏览 3
提问于2018-07-10
得票数 0
1
回答
在逻辑方程的
计算
中避免
循环
?
performance
、
python-3.x
、
for-loop
、
numpy
、
vectorization
我试图用
Python
计算
逻辑方程的第n个
值
。
使用
循环
很容易做到这一点:tic = timeit.default_timer() i = 0while (i < n)我还被建议避免
使用
NumPy
循环
,而是
使用
NumPy
数组和向量操作--实际上,我不知道这些操作有什么帮助(在我看来,
NumPy
操作类似于Matlab<
浏览 2
提问于2015-05-29
得票数 1
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2
回答
如何使连续多次调用的
python
中的for
循环
执行得更快?
python
、
dataframe
、
numpy
我想说的是,我对
numPy
没有太多的经验,更深入的解释是很感激的(即使是显而易见的)。我尝试
使用
rich.Progress()来跟踪它的执行情况,这是一个惊人的4个小时的ETA。另外,我正在VSCode的jupyter笔记本扩展中执行这个代码块(可能会有所帮助)。我知道这可能与
numPy
功能的低效和
使用
不足有关,但我需要指导。 提前谢谢。
浏览 4
提问于2022-09-23
得票数 0
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1
回答
Pandas/
Numpy
中的迭代公式
python
、
pandas
、
numpy
是否可以
使用
Pandas和
Numpy
执行迭代/递归
计算
?也就是说,
使用
DataFrame中的数据并
使用
Numpy
函数有效地应用公式,而不是
使用
Python
for
循环
一步一步地
进行
计算
。
浏览 1
提问于2018-05-08
得票数 1
1
回答
Python
/ Cython /
Numpy
中两个二进制向量间汉明距离的最快
计算
方法
python
、
numpy
、
cython
、
simd
、
hamming-distance
我试图
计算
二进制向量和二进制向量矩阵之间的Hamming距离。我能找到的最快的方法是在
Numpy
中
使用
无
符号8位整数:np.count_nonzero(data[0] != data, axis=1) 然而,这种方法的问题是,它首先查找所有不同的位元,然后对差异的数量
进行
求和。这不是有点浪费吗?我尝试在C++中实现一个基本版本,在这个版本中,我还会对不同的位数
进行
计数,这样在结束时不需要和,但这要慢得多。可能是因为
Num
浏览 2
提问于2021-01-13
得票数 0
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3
回答
如何从另一个数组中减去数组的每个元素?
python
、
numpy
我有两个不同大小的
Numpy
数组A(Nx1)和B(Mx1)。我想从A的所有元素中减去B的每个元素,因此结果矩阵C (m )的元素应该被
计算
为c(i,j) = A(i)-B(j)。是否有
使用
Numpy
的直接
无
循环
计算
?
浏览 0
提问于2019-07-19
得票数 3
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3
回答
R:依次将函数应用于数据帧,并将结果传递到下一次
计算
。
r
、
apply
我正在研究一些动态问题(关于
使用
Bayes规则更新信念),并寻求一个“
无
循环
”的解决方案,以加快
计算
速度,因为我目前
使用
的
循环
算法非常慢。 假设我有一个数据框架或矩阵,对于每一行,我想做同样的
计算
。但是,行r的
计算
需要在
先前
对行r-1的
计算
中生成的输出。的
计算
。n! = n * (n-1)!的
值
,其中(n-1)!是以前
计算
的结果。我提出的第一个函数是apply族,
浏览 10
提问于2013-08-28
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1
回答
在
numpy
中对这个
循环
进行
矢量法
numpy
我试图用
numpy
计算
python
中的矩阵z(在下面定义)。z = np.zeros((n, k)) v = pi * (1 / math.factorial(x[i])lamb) * (lamb ** x[i]) c = v / numeratorreturn z 能把这个
计算</e
浏览 1
提问于2017-10-06
得票数 0
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1
回答
OpenCV
Python
通过图像数据绑定非常慢的迭代。
c++
、
python
、
opencv
、
performance
最近,我获取了一些代码,这些代码基于OpenCV c++中的颜色跟踪对象,并在
python
绑定中重写了它。 总的结果和方法都是相同的减法语法。
浏览 3
提问于2010-08-22
得票数 5
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1
回答
如何访问AWS Lambda函数中的最后n个参数
amazon-web-services
、
aws-lambda
、
aws-iot
我正在接收亚马逊网络服务IoT上的感官数据,并
使用
规则将这些
值
传递给Lambda函数。在用
Python
编写的Lambda函数中,我需要根据最新的n
值
进行
计算
。 访问
先前
参数的最佳方式是什么?
浏览 2
提问于2017-09-24
得票数 1
3
回答
numpy
以指数形式返回nans。纯
Python
返回正确的结果
python
、
numpy
也许有人能为我澄清结果:但收益率为什么
numpy
不能
计算
这两个数字的指数?
浏览 9
提问于2019-11-04
得票数 1
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2
回答
用Cython优化
NumPy
python
、
numpy
、
cython
、
matrix-multiplication
、
optimization
我目前正在尝试优化我用纯
Python
编写的代码。这段代码大量
使用
,因为我
使用
的是
NumPy
数组。下面你可以看到我转换成的最简单的类。它只做两个
Numpy
数组的乘法运算。import
numpy
as npctypedef np.float64_t dtype_t ctypedef np.complex128_t cplxtype_tfor
循环
并迭代数组的条目。也许我可以
使用
编译器通过SIMD操
浏览 0
提问于2011-03-17
得票数 5
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1
回答
Cython中的并行编程
python
、
parallel-processing
、
cython
from
numpy
.linalg import invdef test (A,U,m):这是一个
计算
数组产品的简单代码。在用prange的
循环
中
进行
并行编程时,我如何在cython中纠正这个问题?我试了很多次,但为了做到这一点,我需要
使用
nogil为prange。但是inv()需要gil。
浏览 4
提问于2022-05-20
得票数 0
4
回答
迭代两个或更多列表/
numpy
数组...并比较每一项,避免在
python
中出现
循环
。
python
、
map
、
numpy
、
scipy
我是
python
的新手,我的问题如下:现在,我将数据存储在列表或
numpy
数组A,B中,并希望对每种组合都
使用
func。(A和B有超过一百万个条目)for p in A: value = func(p,k) 这真的真的需要很多时间。
浏览 2
提问于2012-10-31
得票数 2
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1
回答
使用
numpy
向量化
计算
值
,这需要
先前
计算
的
值
python
、
numpy
、
vectorization
我正在尝试从Investopedia中为EMA
计算
一个特殊的公式,看起来像 EmaToday = (ValueToday ∗ (Smoothing / 1+Days)) EmaToday = ((ValueToday - EmaYesterday) * M) + EmaYesterday 我们可以在传统的
python
中
使用
循环
来做到这一点,如下所示: # Initialize an empty
numpy</e
浏览 44
提问于2019-08-29
得票数 2
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2
回答
用于活动识别的低通滤波平滑码优化
python
、
numpy
、
pandas
、
scipy
、
accelerometer
我
计算
出我的阿尔法是0.2new_axn =(1-α)*新的_axn-1+(α* axn) 我能够
计算
出一个有几千条记录的小数据集。
浏览 8
提问于2015-11-04
得票数 2
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