我正在尝试找到一种最快的方法来计算一个巨大的表中的许多唯一值,其中的行数可以轻松地在1亿到100亿之间。在本例中,我处理的是128位整数。
我试图理解,为什么pandas方法取得了更好的结果(用100万行进行了测试),因为它似乎是在列级别上进行操作,这感觉效率很低。这应该如何在c++中实现?我最初尝试创建c++版本的速度非常慢(比Python还慢)。我使用std:set、std:pair和std:map。
第一次尝试如下所示:
import time
from collections import defaultdict as ddict
import pandas as pd
df = p
dict = {'A': ndarray_1, 'B': ndarray_2, 'C': ndarray_3}
到目前为止,我试图在返回两个结果并生成如下数据的包的可调用函数中使用for循环,但没有成功:
Letter | Letter | Result 1 | Result 2
A | B | result1(ndarray_1,ndarray_2) | result2(ndarray_1,ndarray_2)
A | C |
我为C++ OpenCv提供了Boost-Python接口。当我从python调用C++方法时,我得到了这个错误:
Boost.Python.ArgumentError: Python argument types in
Vision.process(Vision, numpy.ndarray, numpy.ndarray)
did not match C++ signature:
process(python::vision::PythonVision {lvalue}, cv::Mat {lvalue}, cv::Mat {lvalue})
我使用pythoncv2.so模
我在mxnet中更改了一个c++示例。我不知道如何分配NDArray对象。周围甚至没有基本的文档,这是相当令人沮丧的。
我尝试分配一个NDArray,但通过声明一个实例,它似乎没有分配数据,只有当我用数据填充数组时才会分配数据。对吗?
// this code snippet does not work
NDArray a = NDArray(Shape(10, 20), Context::cpu());
const float *dat = a.GetData();
float result = *dat; // read memory violation
resu
我正在开发一个用cython编写的python扩展模块,它封装了我编写的一个C++类。
The crash
我有一个简单的python代码,它导入这个python模块并使用它处理一些数据。现在,大约4次中的1次,程序在终止之前,在调用模块之后发生分段错误。这也意味着所有数据都被正确地处理了。它是这样分段的:
/Users/axe/anaconda/bin/python.app: line 2: 73168 Segmentation fault: 11
使用gdb进行调试,运行gdb python,然后运行run code.py,我得到
Program received signal EXC_B
具体地说:
如何将numpy.ndarray作为函数提供输出数据类型和
如何使用cimport numpy而不是import numpy来创建一个没有Python开销的数组?
如果从行numpy.ndarray中删除cdef numpy.ndarray array(int start, int end):,下面的代码就能工作。根据注释,它仍然有大量的Python开销(不包括range(start, end)初始化C++向量)。
%%cython -a
# distutils: language = c++
import numpy
from libcpp.vector cim
我在numpy中创建了一些数据,我希望在一个单独的C++程序中使用这些数据。因此,我需要使用python保存数据,然后将其加载到C++中。做这件事最好的方法是什么?
我的numpy ndarray是浮点数32,形状为10000 x 18 x 5。例如,我可以使用
numpy.save(filename, data)
是否有一种在C++中加载此类数据的简单方法?例如,目标结构可以是一个Eigen::Matrix。
我有一个用numpy.ndarray数据发送信号的PyQt小部件。我还有另一个包含numpy.ndarray数据的PyQt小部件。
这两个小工具都位于我的主窗口,这是从*.ui文件编译。小部件被设置为提升的小部件。
我不能以某种方式连接Qt Creator中的信号和插槽?
就在刚才,它给了我下一个错误:
TypeError: C++ type 'ndarray' is not supported as a slot argument type
我有模拟数据帧由这两列(字符和值)组成,我想创建一个函数,该函数根据列"characters“的唯一值迭代它,然后获取与其关联的所有值。温馨的建议。 预期结果: temp = ({a:[100,400], b:[200,200], c:[200,200]}) df
characters values
a 100
b 200
a 400
b 200
c 200
c 200 我知道我必须创建一个空的列表,然后迭代"characters“列,并在列表中追加这些值。
将以下代码转换为cython的最佳方法是什么?
给出了以下示例:
#setup example data Z and A
Z = np.random.randn(10,10)
A = np.random.randn(10,10)
A[0,1] = np.nan
A[1,3] = np.nan
A[5,3] = np.nan
A[3,5] = np.nan
B = np.isnan(A).transpose()
C = Z[B * B.transpose()]
我希望在上面的示例中优化np.ndarray B的类型定义,并优化ndarray C的创建。
我尝试将B设置为uint8、pytho
我想在numpy.ndarray上使用矢量化来做一些计算。假设我有以下矢量化函数:
import numpy as np
fun = lambda x:x[0]+x[1]
fun = np.vectorize(fun)
和下面的numpy.ndarray
a = range(10)
b = range(10)
c = np.array([a,b])
当我申请的时候
result = fun(c)
我得到了以下错误
IndexError: invalid index to scalar variable.
\为什么会出现这种情况?我应该如何修复它?
我正在努力解决优化cython代码的问题,以便尽可能提高它的速度。我仍然无法理解在cython中应该如何完成的挑战之一是在类似于numpy.vectorize函数的函数上映射数组。
我的问题的简化版本是
from __future__ import division
import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
cdef class Test(object):
cdef public double M, c, z
cdef public double[::1] ks, zs, pos
@cython.bou