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沙龙
1
回答
使用
LAPACK
例程
的
python
库
的
理论
时间
复杂度
python
、
numpy
、
time-complexity
、
linear-algebra
我正在
使用
numpy.linalg提供
的
一些函数,比如numpy.linalg.svd、scipy.linalg.qr、scipy.linalg.lstsq等等。这些函数API表示它们
使用
了一些
LAPACK
例程
,例如numpy.linalg.svd
使用
LAPACK
例程
_gesdd。我
的
问题是,我需要这些函数
的
理论
时间
复杂度
,并且我可以找到这方面的任何信息。
浏览 11
提问于2020-07-26
得票数 2
2
回答
图形处理器(AMD和Nvidia)上
的
NumPy + BLAS +
LAPACK
python
、
numpy
、
lapack
、
blas
我们有一个涉及昂贵
的
线性代数计算
的
Python
代码。数据存储在NumPy数组中。代码
使用
numpy.dot,以及一些当前通过scipy.linalg.blas和scipy.linalg.
lapack
访问
的
BLAS和
LAPACK
函数。当前代码是为CPU编写
的
。我们希望转换代码,以便在图形处理器上执行一些NumPy、BLAS和
LAPACK
操作。 我正在尝试确定最好
的
方法是。据我所知,Numba不支持GPU上
的</
浏览 0
提问于2017-11-10
得票数 4
1
回答
R&
Python
对同一问题显示了两种不同
的
结果。背后
的
原因是什么?
python
、
r
我试图得到这个特定矩阵
的
相同结果,但它们返回
的
结果略有不同。以下是示例代码
的
图像:
浏览 2
提问于2020-06-28
得票数 1
3
回答
连接
LAPACK
/BLAS
库
c
、
linker
、
fortran77
、
lapack
、
blas
背景:在链接期间,错误消息声称从
LAPACK
例程
调用
的
某些(
浏览 5
提问于2010-05-10
得票数 1
1
回答
f2py:包装fortran模块,它利用了分布在不同文件中
的
子
例程
?
python
、
lapack
、
f2py
由于我描述
的
原因,我需要在
Python
中
使用
LAPACKs和zgesvd方法,而不是包装在numpy中
的
方法。 有人指出,我可以
使用
f2py创建自己
的
python
包。问题是,
lapack
中
的
dgesdd调用了一大堆其他方法,比如dbdsqr、dgelqf和一些BLAS
例程
,我不知道该如何处理。谁能指出,创建dgesvd
python
模块而不必重新编译整个
lapack
库</e
浏览 1
提问于2012-05-26
得票数 4
2
回答
LAPACK
例程
线程安全吗?
multithreading
、
fortran
、
lapack
、
blas
我是一个
使用
LAPACK
例程
的
新手,所以我不太了解它们,我想在并行循环(openmp)中
使用
它们。libblas3 1.2.20110419-7 因此,我
的
第一个问题非常简单:我可以在
使用
OpenMP并行化
的
循环中
使用
LAPACK
的<
浏览 7
提问于2015-06-17
得票数 7
回答已采纳
1
回答
用
python
求解7000x7000线性方程组时
的
最佳性能方法
python
、
lapack
、
matrix-inverse
我在FORTRAN
例程
之前已经开始
使用
LAPACK
的
LU分解
例程
来处理这个问题,我已经看到它在其他相关应用程序中被非常有效地
使用
。然而,我读到过,NumPy和SciPy线性系统求解器大多基于对C中相同
的
LAPACK
/BLAS函数
的
直接调用,并且想知道切换到FORTRAN语言是否真的可以将计算
时间
减少到值得放弃更容易
的
、更高级
的
语言
的
水平如果有
py
浏览 1
提问于2019-12-24
得票数 4
1
回答
上
的
Numpy是否
使用
LAPACK
或ATLAS?
google-app-engine
、
python-2.7
、
numpy
、
lapack
、
atlas
我在用
python
2.7编写
的
google应用引擎上有一个应用程序,它
使用
了应用程序引擎中包含
的
numpy第三方
库
。我
使用
numpy.linalg.solve()来求解线性代数方程。应用程序引擎上
的
numpy是利用ATLAS、
LAPACK
或BLAS使numpy.linalg.solve()函数运行得更快还是该函数仅在
Python
中执行。我问这个问题
的
原因是,我注意到numpy.linalg.solve()
例
浏览 3
提问于2013-12-21
得票数 1
4
回答
用
LAPACK
/BLAS安装numpy最简单
的
方法是什么?
python
、
numpy
、
ubuntu-14.04
、
lapack
、
blas
我坐
的
是Ubuntu 14.04。sudo apt-get install
python
-numpy我想要一个不涉及从源代码编译
的
解决方案。 理想
的
解决方案是
使用
ubuntu repos。
浏览 0
提问于2014-11-15
得票数 7
回答已采纳
1
回答
我们可以
使用
scipy对带状矩阵进行更快
的
LU分解吗?
python
、
scipy
、
linear-algebra
我们知道消除大致需要1/3 n^3操作,如果我们
使用
存储在内存中
的
LU分解,它将简化为n^2操作。如果我们有一个带上对角线和下对角线
的
带状矩阵,我们可以跳过零,把它降到大约nw^2操作,如果我们
使用
LU分解,它可以在大约2nw操作中完成。如何对带状矩阵进行有效
的
LU分解,并
使用
带状三角L和U有效地执行前向和后向消去法
浏览 42
提问于2019-01-14
得票数 0
1
回答
Numpy和Scipy及其
Lapack
和Atlas依赖关系
performance
、
numpy
、
scipy
、
lapack
、
atlas
我正在尝试用
Lapack
和Atlas从源代码安装
python
。我已经意识到阿特拉斯系统本身包含了一个漏洞库。然而,如果我编译它(仅图集),它有0.5MB。当部署Netlib
Lapack
时,liblapac.a有超过13 MB
的
库
。这就引出了以下问题: 我是否可以只
使用
netlib
的
Lapack
安装numpy/scipy,或者只安装Atlas lib?(如果对1
的</
浏览 1
提问于2014-12-07
得票数 0
1
回答
使用
LAPACK
发布基于Cython
的
扩展
python
、
numpy
、
cython
、
lapack
、
blas
我正在编写一个
Python
模块,其中包含Cython扩展并
使用
LAPACK
(和BLAS)。如果需要,我愿意
使用
clapack或lapacke,或者某种f2c或f2py解决方案。重要
的
是,我能够在紧凑
的
循环中调用
lapack
和blas
例程
,而不会产生
Python
调用开销。 我找到了一个
的
例子。然而,这个例子依赖于SAGE。要
使用
的
接口
的
最佳组合是什么,可以获取必要
浏览 37
提问于2013-02-14
得票数 68
回答已采纳
2
回答
numpy/scipy中
的
哪些操作是多线程
的
?
python
、
multithreading
、
numpy
、
scipy
我正在研究一个算法,除了
使用
numpy/scipy之外,我没有尝试将其并行化。看看htop,代码有时会
使用
我所有的内核,有时只会用到一个。我正在考虑
使用
multiprocessing或类似的东西来增加单线程部分
的
并行性。假设我有所有的并行BLAS/MKL
库
,有没有什么经验法则可以让我猜测numpy/scipy ufunc是不是多线程
的
?更好
的
是,有没有记录这一点
的
地方?为了解决这个问题,我看了一下:https:/
浏览 65
提问于2019-02-08
得票数 5
1
回答
在Cython中
使用
Fortran NumPy操作和NOGIL,什么是相当于NumPy NumPy
的
Fortran
库
?
python
、
scipy
、
fortran
、
cython
、
blas
所以我试图帮助另一个So用户,在这个过程中,我不能创建一个Cython程序来在NumPy之外做一些简单
的
事情,这迫使我
使用
GIL。因此,这使得
使用
OpenMP (多核)变得不可能。然后我发现了一个有趣
的
帖子,而你可以从SciPy直接将Fortran
库
导入到Cython代码(BLAS,
LAPACK
)中,这些代码与NumPy一起安装,在我
的
例子中是Intel MKL
的
等效函数。我所要做
的
就是简单地将2个向量乘以1000x1维,再将另一个向
浏览 1
提问于2017-06-20
得票数 2
1
回答
广义非对称特征问题
的
并行算法
python
、
matlab
、
parallel-processing
、
intel-mkl
、
eigenvalue
;Suggesting
的
使用
(如果没有简单
的
例程
调用,也许有一个不那么简单
的
好解决方案)。我
使用
matlab、
python
和C编程测试了代码效率。据说Matlab具有内置
的
漏洞功能。我
使用
英特尔提供
的
python
,并将其与intel MKL
的
链接和blas
库
连接起来。我还
使用
了C代码链接到英特尔MKL
的
漏洞和blas
库<
浏览 11
提问于2022-09-09
得票数 0
2
回答
Intel MKL与AMD数学核心
库
math
、
optimization
、
intel
、
hpc
、
amd-processor
有人有为和编写程序
的
经验吗?我正在为高性能
的
统计计算构建一台个人计算机,并就要购买
的
组件进行辩论。AMD数学核心
库
的
一个吸引力是它是免费
的
,但我在学术界,所以MKL并不贵。但我很想听听你
的
想法: 是我应该考虑
的
一个因素吗?
浏览 2
提问于2009-10-29
得票数 22
回答已采纳
2
回答
拉帕奇与拉马克
的
区别
c++
、
lapack
、
lapacke
我想知道
LAPACK
、、E、和
LAPACK
之间有什么区别。我想用QZ分解进行本征分析,但我不确定我应该从LAPACKE还是
LAPACK
开始。我很感谢你
的
帮助。
浏览 5
提问于2014-11-11
得票数 15
回答已采纳
1
回答
是否可以
使用
F2PY从共享
库
包装函数?
python
、
numpy
、
distutils
、
lapack
、
f2py
我正在开发一个包,它需要从
LAPACK
库
为绑定
Python
。目前,我正在将Fortran源文件dgtsv.f与我
的
Python
代码一起分发,并
使用
numpy.distutils自动包装它并将其编译到一个共享
库
_gtsv.so中,这个
库
可以从
Python
调用。_gtsv.so,我仍然必须链接到现有的
LAPACK
共享
库
(extra_link_args=['-llapack'])。由于
浏览 0
提问于2014-05-10
得票数 16
回答已采纳
4
回答
Lapackpp vs Boost BLAS
c++
、
boost
、
linear-algebra
、
linear-regression
、
lapack++
首先,我是C++
的
新手。Ax = yx = (A^T A)^{-1}A^Ty谢谢
浏览 5
提问于2011-01-02
得票数 4
1
回答
numpy.linalg.det
的
时间
复杂度
是多少?
python
、
numpy
、
time-complexity
、
linear-algebra
、
determinants
的
文档声明: 我运行了以下运行时测试和2、3和4度
的
拟合多项式,因为这涵盖了中最糟糕
的
选项。该表还提到,LU分解方法需要$O(n^3)$ time,但是给定
的
LU分解
的
理论
复杂性是$O(n^{2.376})$。当然,算法
的
选择很重要,但我不知道从那里可以得到什么样
的
可用
时间
复杂性。由于所有可用
的
复杂性都不
浏览 8
提问于2022-05-11
得票数 3
回答已采纳
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