在用Python进行矩阵运算(尤其是大型矩阵运算)的时候,最忌讳的是写循环,循环的执行效率极其的低,想要提高计算效率,有很多方法可以尝试,今天我们就来看一下如何在仅基于numpy的条件下,召唤一些技巧来加速矩阵的计算效率。
一组1000万个0~100的整数序列,用它来生成一个新的序列,要求如果原本序列中是奇数就不变,如果是偶数就变成原来的一半。
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗?当然有可能 ,关键在于你如何操作!
循环是任何一种编程语言的基本设置,是进行批量操作的基础,而条件语句是进行分支运算的基础,Python与R有着各自不同的循环语句与条件语句语法,也存在着一些相同的地方。 Python 1.for循环 '''通过for循环对列表进行遍历''' list1 = [i for i in range(10)] for i in range(10): print(list1[i]) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 '''通过for循环对集合进行遍历''' set1 = set([i for i in
实际工程中发现,Python做for循环非常缓慢,因此转换成numpy再找效率高很多。numpy中有两种方式可以找最大值(最小值同理)的位置。
在我先前的博文【图像配准】多图配准/不同特征提取算法/匹配器比较测试中,提到了图像融合的一种方式,相关代码如下:
所谓的近邻表求解,就是给定N个原子的体系,找出满足cutoff要求的每一对原子。在前面的几篇博客中,我们分别介绍过CUDA近邻表计算与JAX-MD关于格点法求解近邻表的实现。虽然我们从理论上可以知道,用格点法求解近邻表,在复杂度上肯定是要优于传统的算法。本文主要从Python代码的实现上来具体测试一下二者的速度差异,这里使用的硬件还是CPU。
一,分析代码运行时间 第1式,测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 第2式,测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 第3式,按调用函数分析代码运行时间
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云哥前期从以下九个方面讨论了加速Python的具体方法,一共24个,每个都带有优化前后的对比,非常实用。
Python Tricks Author:梁云 转自:Python与算法之美 一,分析代码运行时间 第1式,测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 第2式,测算代码多次运行平均时
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本文介绍基于Python语言gdal等模块对遥感影像加以处理的详细代码与操作。
对于矩阵的处理没有趁手的兵器可不行,python中比较强大的库numpy与pandas是最常用的两种。主要使用的函数有,np.vstack, np.hstack, np.where, df.loc, heapq.nlargest。这几个方法的应用已经基本上满足矩阵处理的大部分需求。本文将引入四个业务场景来介绍以上矩阵处理方法。
数据检测、筛选、处理是特征工程中比较常用的手段,常见的场景最终都可以归类为矩阵的处理,对矩阵的处理往往会涉及到
看到网上有很多博客都是通过循环遍历的方式来进行RGB转HSI操作,但是我们知道在python中使用Numpy数组并行操作可以更加简洁,速度也更快。
本文介绍了如何使用 Faster R-CNN 实现目标检测,并通过示例进行了演示。首先介绍了 Faster R-CNN 的整体架构,然后阐述了其网络结构和配置参数。接着,通过四个示例进行了演示,包括预训练模型的选择、配置参数、检测结果的展示以及最后的网络热启动。通过本文的介绍,可以快速上手使用 Faster R-CNN 进行目标检测任务。
利用数组进行数据处理 NumPy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数组表达式(否则需要编写循环)。用数组表达式代替循环的做法,通常被称为矢量化。 矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级 利用数组进行数据处理 将条件逻辑表述为数组运算 传统方式缺点: 列表推导的局限性 纯Python代码,速度不够快。 无法应用于高维数组 解决方法:where # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import numpy.random as n
会写python不难,写好却需要下一番功夫,上篇文章写了for循环的简单优化方法,原本想一鼓作气,梳理一下for循环优化的高级方法,但是梳理过程中发现for循环优化需要比较多的python基础知识,如果了解不透彻很难达到优化的效果,因此,笔者想用几个短篇先介绍一下python的常用包和方法,方便后续优化使用。
由于NumPy提供了一个简单易用的C API,因此很容易将数据传递给由低级语言编写的外部库,外部库也能以NumPy数组的形式将数据返回给Python。这个功能使Python成为一种包装C/C++/Fortran历史代码库的选择,并使被包装库拥有一个动态的、易用的接口。
np.array(collection),collection为序列型对象(list),嵌套序列 (list of list)
应用场景:要用小的矩阵去和大的矩阵做一些操作,但是希望小矩阵能循环和大矩阵的那些块做一样的操作。
作者:博观厚积 简书专栏: https://www.jianshu.com/u/2f376f777ef1 1. K-Means聚类原理 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似
你应该听说过,应用Python,可以让你处理一天的重复工作量,缩短到几分钟甚至更短。
八数码问题也称为九宫问题。在3×3的棋盘,摆有八个棋子,每个棋子上标有1至8的某一数字,不同棋子上标的数字不相同。棋盘上还有一个空格,与空格相邻的棋子可以移到空格中。要求解决的问题是:给出一个初始状态和一个目标状态,找出一种从初始状态转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤 一开始也是两眼一抹黑,连八数码是什么都不知道,经过度娘得到如上结果。那该如何实现呢?如果移动数字的话,8个数字,每次移动有4种选择,那就是32个种移动方案。那移动空格就只有4种选择,一下子清楚了很多。至于存储方案当然是数组了,交换起
# -*- coding: utf-8 -*- """ 主要记录代码,相关说明采用注释形势,供日常总结、查阅使用,不定时更新。 Created on Fri Aug 24 19:57:53 2018
代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch
在抠图技术中三分图(trimap)经常被用到,通常使用的方法是膨胀腐蚀(一般在去除噪声的时候先腐蚀再膨胀)。
Excel 函数中有一个初学者都能马上学会的函数——IF 函数,而在 pandas 中却没有对应效果的方法,这是因为 numpy 已经有了对应的实现—— where。
在 Excel 中IF 函数是最常用的函数之一,它可以对值和期待值进行逻辑比较。因此IF 语句可能有两个结果:第一个结果是比较结果为 True,第二个结果是比较结果为 False。
Return elements chosen from x or y depending on condition.
一维数组 import numpy as np a = np.arange(6) print(a) [0 1 2 3 4 5] print(a[2]) 2 print(a[-1]) 5 print(a[-3]) 3 a1=a.copy() print(a1) [0 1 2 3 4 5] a2=a[1:3].copy() print(a2) [1 2] 多维数组的索引和切片 arr = np.arange(12).reshape(3,4) print(arr) [[ 0 1 2 3] [ 4 5
注意: df1.where(cond,df2) 等价于 np.where(cond, df1, df2)
KMeans()类提供了fit(), predict()等8个方法供数据拟合、预测等使用。 在利用肘部法则确定K值时需要建立聚类效果的指标,这时长长会用到求解两个向量之间距离的cdist()方法。格式如下:
NumPy 提供了 np.array_split() 函数来分割数组,将一个数组拆分成多个较小的子数组。
上面结果中如何m为真则输出1,否则输出-1。在m的取值中0代表的就是False,其他的为True。
Note : 不接受 list 型的参数,只接受 `ndarray 型输入。
ndarray概述 创建n维数组 接收的是列表类型,所有元素类型必须相同 shape表示各维度大小的元组 dtype表示数组数据类型对象
获取车牌轮廓上的点集后,可用cv2.minAreaRect()获取点集的最小外接矩形。返回值rect内包含该矩形的中心点坐标、高度宽度及倾斜角度等信息,使用cv2.boxPoints()可获取该矩形的四个顶点坐标。
利用Python进行数据处理时经常使用的是pandas和numpy,这两个工具的功能都很强大,尤其是pandas,更是Python中数据处理方面最强大的工具之一。
a function that performs element-wise operations on data in ndarrays
本文博客:柳叶刀与小鼠标 - 简书 https://www.jianshu.com/u/619b87e54936 =============================================== 今天讨论一些基本的Numpy函数,这些函数我每天都用于数据分析。
决策树是一种特殊的树形结构,一般由节点和有向边组成。其中,节点表示特征、属性或者一个类。而有向边包含有判断条件。如图所示,决策树从根节点开始延伸,经过不同的判断条件后,到达不同的子节点。而上层子节点又可以作为父节点被进一步划分为下层子节点。一般情况下,我们从根节点输入数据,经过多次判断后,这些数据就会被分为不同的类别。这就构成了一颗简单的分类决策树。
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