我想更好地了解外部是如何工作的,以及如何向量化函数。下面是我正在尝试做的一个最小的例子:我有一组数字2,3,4。对于(a,b)的每个组合,创建一个对角线上的a a b b b对角矩阵,然后用它做一些事情,例如计算它的行列式(这只是为了演示目的)。计算结果应写在一个3x3的矩阵中,每个组合一个字段。
下面的代码不起作用-显然,outer (或my.func)不理解我不希望应用整个lambdas向量-您可以看到,当您取消注释包含的print命令时,情况就是这样。
lambdas <- c(1:2)
my.func <- function(lambda1,lambda2){
# prin
我已经实现了一个算法,它在某个时候需要计算向量元素的幂之和。功率是一个正的双倍,在循环过程中是恒定的。我发现,这个计算目前是我的程序的瓶颈,我想知道是否有一种方法可以加快以下代码片段:
double SumOfPowers(std::vector<double>& aVector,double exponent)
{
double help = 0;
size_t sizeOfaVector = aVector.size();
for (size_t k = 0; k < sizeOfaVector; k++)
{
he
请运行以下可复制代码:
require(compiler)
a <- 1:80
n <- 1:140
fn <- cmpfun(function(a, n)
{
K <- ceiling(runif(n, min = 1, max = 80))
p <- length(K[K >= min(80, a + 5)]) / n
return(p)
})
可以肯定的是,fn()函数返回的数字小于1,因为它应该从K返回大于a + 5的随机数的频率;这可以用fn()中的随机整数输入来验证。
for(i in seq(8, 80, 8))
{
for
我有一个包含数百列的数据框,我想更改它的名称。我对R非常陌生,所以很容易理解它的逻辑,但我就是在网上找不到相关的例子。
我能得到的最接近的结果是:
projectFileAllCombinedNames <- for (i in 1:200){names(projectFileAllCombined)[i+1] <-variableNames[i]}
基本上,从projectFileAllCombined的第二列开始,我希望遍历数据帧中的列,并为它们分配第二个数据帧中的数据值。我可以使用以下代码手动更改一个列名:
colnames(projectFileAllCombined)[2
当我在ICC中使用-opt-report或-vec-report选项编译给定文件时,我会收到以下消息:
foo.c(226:7-226:7):VEC:function_foo: loop was not vectorized: subscript too complex
foo.c(226): (col. 7) warning #13379: loop was not vectorized with "simd"
vectorization support: call to function absorbing_apply cannot be vectorized
loop
我使用积分函数( R)来数值计算积分。我有一个单变量函数,其中有一个参数f(x,a)如下(例如,目的):
test = function(x,a) 1/sqrt(2*pi)*exp(-(x-a)^2/2)
我想要定义新的单变量函数,这是一个函数a在综合上述函数之后:
testa = function(a) integrate(test,0,Inf,a=a)$value #this works
现在我的问题是,在function上可以使用吗?例如:
integrate(testa,0,1) # not working
我试过了,但它不起作用(收到错误消息evaluation of functio
我试图将包中的一个函数应用到我的dataframe的某些列中。这个包是链接的。
但是,包的作者使用了简单的if语句,由于矢量化条件,不允许我使用apply函数。我的问题是具体地修复,以便在应用函数中使用它。
主要有4项if声明需要处理:
1:
if (month < 1 | month > 12)
stop("month is outside the range 1-12")
if (day < 1 | day > 31)
stop("day is outside the range 1-31")
2:
if
在Python3.7中,我想导入几个methos,然后在同一个脚本中使用它们。在此之前,我想检查它们是否正确地导入。
基于答案,我可以检查一个模块是否完全导入到脚本中,但是如果我只使用form from X import Y导入了一个方法,又该如何呢?
我做了什么,
我完成了以下代码片段:
from shapely.geometry import asShape
from shapely.geometry import Point
import sys
if 'shapely.geometry.asshape' in sys.modules:
print('Sha
我正在处理非结构化文本(Facebook)数据,并对其进行预处理(例如,去掉标点符号、删除停止词、词干)。我需要保留记录(即Facebook发布的) ids,同时进行预处理。我有一个在数据子集上工作的解决方案,但是对所有数据(N =127 K posts)都失败了。我试过分块数据,但这也不起作用。我认为这与我使用工作方式和依赖行名有关。例如,它似乎适用于第一个~15K的帖子,但当我继续设置时,它就失败了。我意识到我的代码不那么优雅,所以很乐意学习更好/完全不同的解决方案--我所关心的只是在我访问V时保留is,然后再返回。我对tm包特别是readTabular函数很陌生。(注意:我在制作VCor
在用PyTorch编写的神经网络代码中,我们定义并使用了这种自定义损失,它应该复制交叉熵损失的行为:
def my_loss(output, target):
global classes
v = torch.empty(batchSize)
xi = torch.empty(batchSize)
for j in range(0, batchSize):
v[j] = 0
for k in range(0, len(classes)):
v[j] += math.exp(output[j][k
最近,我发现自己越来越多地在大量结构化数据(如点和多边形)上使用NumPy数组来进行内存管理和计算速度。在这样做的过程中,我总是需要对整个数组执行一些函数f(x)。根据经验和谷歌搜索,迭代数组并不是这样做的,因此,内置的函数应该被矢量化并广播到整个数组。
查看的文档,我们得到了下面的示例:
def myfunc(a, b):
"Return a-b if a>b, otherwise return a+b"
if a > b:
return a - b
else:
return a + b
>>&
在矩阵的每一列上应用函数的最快方法是什么?
我使用的函数是pwelch,但是任何函数的概念都应该是相同的。目前,我正在循环通过我的矩阵作为这样。
X = ones(5);
for i = 1:5 % length of the number of columns
result = somefunction(X(:,i))
end
有什么方法可以矢量化这段代码吗?
拿走
cubeAndAdd<-function(x,y){x^3+y^3}
outer(-1:1,-1:1,function(x,y) Vectorize(cubeAndAdd(x,y)))
运行此命令后,您将收到警告消息:
Warning message:
In formals(fun) : argument is not a function
为什么会这样呢?毕竟,如果我真的没有使用函数,那么这段代码根本就不会运行。
我正在使用带有约束和边界的optimize.minimize (使用SLSQP方法)处理第三方软件优化问题。确切地说,我是在输入一个非常复杂的函数(不能在这里编写),它将启动我的软件,并返回我需要最小化的一个输出。
def func_to_minimize(param):
launch_software(param)
return software_output() # I retrieve the output after the software finish his computation
在此过程中,我注意到在优化过程中,算法并不总是尊重约束。
但是,我试图优化的软件不能
我的代码在运行时有问题。唯一真正慢的模块是我对(144,208)-array中的每个矩阵元素执行的for循环。
这是不能改变的,还是我的实现方式太像初学者了?
下面是我的代码:
# With this codeblock i am loading a specific image into python and
binarize it
g = Initialization()
b_init = g.initialize_grid(".\\geometries\\1.png")
# this function will modify the matrix m_sp, whi
date_to_numeric<- function(x)#function for construction of date
{
strptime(x,format = "%Y-%m-%d")->t
if(is.na(t)==TRUE)
strptime(x,format = "%Y%m%d")->t
as.numeric(format(t, "%Y"))->t1
as.numeric(format(t, "%m"))->t2
as.numeric(format(t,