使用numpy减少循环

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python、numpy、linear-algebra、array-broadcasting

j] = np.matmul(Q[:, i].transpose(), U[:, j]) U[:, j] = u 为了减少运行时间，我们尝试用矩阵运算替换循环，如下所示： # we changed the inner loop to matrix operations in order to improve running time

浏览 32提问于2021-04-24得票数 4

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如何减少使用numpy的for循环？

python

所以我有三个数组B = np.array([1, 2, 3])我试着减少下面的手术 sm = A_i + B_j + C_k它只删除最后一个for循环如何减少循环中的另一个循环？

浏览 3提问于2021-06-10得票数 1

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加速三回路

python、numpy、time、reduction

一开始我有个循环clusters = 250centros = numpy.random.randnp.array(inpt[j]) H[k, i] += Weight 但是，三重循环可以大大减缓这一过程然后，我可以把它减少

浏览 3提问于2022-03-04得票数 0

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IndexError:对于大小为8的0轴，索引9超出了界限

python、arrays、numpy、for-loop、if-statement

如果超出了我的限制，我想删除for循环中的Numpy Array元素。如果一个元素超出限制，numpy delete函数删除它，则我的for循环( n )范围的末尾会减少1。但是在for循环中，它不会减少，我将得到以下错误。如何在不中断for循环的情况下从numpy数组中删除元素？

浏览 5提问于2021-04-22得票数 0

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避免软实时NumPy/CPython分配的优点

python、numpy、garbage-collection、real-time、cpython

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，而且它们中的大多数不会超出分配它们的函数。减少数组分配(预先分配、就地分配等)是否会产生显著差异

浏览 6提问于2021-07-07得票数 2

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Python :不使用循环迭代random.rand()

python、arrays、python-3.x、numpy、optimization

if result >= 1: media += count我需要优化上面的代码，只使用numpy library，使用numpy数组，不使用循环python，不使用if python(例如numpy.where)。我需要优化我的代码，因为我试图减少使用的时间。我的英语也不是最好的

浏览 4提问于2022-04-04得票数 0

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使用numpy减少轴

python、numpy

我目前的解决方案是使用 newarr = np.fromfunction(lambda i,j: f(arr[i,j,0], arr[i,j,1], arr[i,j,2]),

浏览 0提问于2012-10-13得票数 3

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我有两个矩阵，我需要用来创建一个更大的矩阵。每个矩阵只是一个标签分隔的文本文件，被读取。每个矩阵有48个cols，每个矩阵具有相同的标识符，具有不同的行数。第一个矩阵是108887x48，第二个矩阵是55482x48。每个位置的条目，对于每个矩阵，可以是0或1，所以是二进制的。最后的输出应该有第一个矩阵行is作为行，第二个矩阵行is作为cols，因此最后的矩阵是55482x10887。这里需要发生的是，对于第一矩阵中每一行的每一个pos，对于第二个矩阵中的每一行，如果每个矩阵的pos (col)是1，那么最终的矩阵计数就会上升1。最后矩阵中的任何pos的最高值都可以是48，并且期望有0的剩余

浏览 2提问于2016-06-03得票数 2

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我如何在numpy中向量化这个二维数组上的三重循环？

python、numpy、linear-algebra、vectorization

我是否可以消除此计算中的所有Python循环：其中x[i]、y[j]、z[k]是长度为N的向量，而x、y、z具有长度为我可以把它从3个循环减少到1个循环(下面的代码)，但我卡住了，试图消除最后一个循环。y = numpy.random.rand(B, N) z = n

浏览 3提问于2012-06-30得票数 7

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将for循环转换为numpy数组

python、numpy、for-loop

timeprojection,term] = zerocouponbondprice[timeprojection-1,term-1]*cashflow[timeprojection,term] 我如何将这样的东西转换成numpy数组形式，这样我就可以减少两个for循环来提高速度？

浏览 2提问于2020-02-16得票数 0

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调用PyArray_DATA后的执行情况

python、c、numpy

我的函数将Numpy数组(包含整数)的列表作为参数。我遍历列表，获取每个数组，增加引用，获取指向数组的C指针，然后减少引用。 Py_INCREF(array); } 在这个循环之后，我将使用指针来进行计算。它是正确的，还是必须等待函数的结束才能减少引用数？

浏览 1提问于2016-06-20得票数 5

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Python Numpy嵌套循环-快速计算的方法？

python、loops、numpy

在以下总结中：我需要用下面的代码替换s(点积)：我的代码，它非常慢： yval = y[index] for index_val, x_val in enumerate(x_v1): kernel_sum += update[index_val] *(np.dot(x_val, xi.transpo

浏览 2提问于2016-04-01得票数 1

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如何使用样条插值优化numpy循环(scipy)

python、numpy、optimization、time、scipy

我一直在尝试优化numpy中的一个循环。现在循环运行时间是26秒。我想知道这次是否有可能减少。import numpy as npimport numpy.matlib as matlib T=10000 ct =

浏览 25提问于2021-09-30得票数 0

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如何将循环替换为numpy？

python、numpy

0]): cropped_inputs_final[i] = inputs_data_list[a1][0]非常感谢。

浏览 3提问于2021-06-23得票数 0

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我怎么能重复循环的随机游走？

python

我想计算1000次随机游动的平均值，以得到好的平均值，所以我的代码是import randomposition = 0steps = 10 step = 1 if random.randint(0, 1) else -1 walk.append(position) pyplot.show()

浏览 1提问于2014-03-22得票数 0

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修复Numpy中的相位展开错误

python、numpy、phase

我有一系列的解包阶段，有一些解包错误，包括Pi的+/-倍数跳跃：a = numpy.array([0.5, 1.3, 2.4, 10.3, 10.8, 10.2, 7.6,问题是，当您删除跳转时，您需要相应地增加或减少序列的其余部分，而不仅仅是发生跳转的值。有没有一种更干净的方法(没有/更少的循环，更快)来做到这一点：while jumpsexist: # Look for absolute differencesgreater tha

浏览 0提问于2012-04-12得票数 5

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如何快速将图像转换成数字数组？

python、python-3.x、numpy、opencv、computer-vision

为了训练图像分类模型，我以NumPy数组的形式加载输入数据，处理数千幅图像。目前，我正在循环遍历每个图像，并将其转换为一个NumPy数组，如下所示。import globimport numpy as np from time import time tem_arr_list = [np.array(cv2.imread(image_path)) for image

浏览 5提问于2022-02-08得票数 -1

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遵循布尔条件的Numpy* ndarray广播*

python、numpy、array-broadcasting

我想知道是否有一种方法可以通过避免使用for循环来利用python numpy数组广播来减少计算时间。下面是一个最小的例子： import numpy as np n_t = 256k_n = 10 tau = np.linspace

浏览 21提问于2019-02-22得票数 2

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用欧拉法解微分方程最重要的是什么？

python、mathematics、numpy

dx/dt=f(x,t)import numpy as npN_iter=10.

浏览 0提问于2014-02-13得票数 6

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循环遍历Python中的变量名

python、numpy、loops、variables、slice

我想做一个循环，它遍历所有变量，为每个变量生成一个numpy数组，并减少每个变量的最后一个数字。', 'c']) for x in variables: x = np.transpose(np.matrix(df.x.to_numpy

浏览 0提问于2021-01-20得票数 0

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