我目前正在尝试计算多个生成的正弦波的总和，生成的正弦波如下：其中N是我想要生成的样本数，SAMPLE_RATE我意识到的一个巧妙的事情是，如果我传入freq的列向量，由于广播，它将生成一个样本矩阵，其中每行对应于单个频率的单个正弦波，每列对应于每
浏览 16提问于2021-02-24得票数 1
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高性能阵列平均
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我遇到了一个性能瓶颈。我正在计算大型数组(250行和130万列)的列平均值，并且在我的应用程序中这样做超过一百万次。我在Python中的测试用例：big_array = np.random.random((250, 1300000))
%timeit mean = big_array.mean(axis = 0) # ~400 millise
浏览 1提问于2016-04-01得票数 10
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我目前正试图加快我的大型稀疏矩阵乘法。我已经成功地将我的numpy安装与OpenBLAS和从今以后，也参与了。我已经成功地运行了这些。当我使用numpy.dot(X,Y)时，我可以清楚地看到性能的提升，也可以看到同时使用多个核心。然而，当我使用的点功能，没有这样的性能提升可以看到，仍然有一个核心被使用。例如：
x = scipy.sparse.csr_matrix
浏览 3提问于2014-08-02得票数 1
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我的理解是tensorflow变量和占位符被用来代替一般的python变量，但是使用tensorflow比仅仅使用numpy有什么特殊的(即性能)优势吗？
浏览 1提问于2017-03-19得票数 3
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我试着使用点积，矩阵反演和其他基本的线性代数运算，这些运算可以在Cython的numpy中找到。如numpy.linalg.inv (逆)、numpy.dot (点积)、X.t (矩阵/阵列转置)等。从Cython函数调用numpy.*有很大的开销，其余的函数都是用Cython编写的，所以我想避免这种情况。举个例子，假设您在Cython
浏览 19提问于2013-04-19得票数 26
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我在一台高性能计算机上反演非常大的矩阵。显然，这有很高的RAM要求。为了避免内存不足的错误，作为临时解决方案，我刚刚请求了大量内存(TBs)。如何从输入矩阵大小预测所需内存，以便使用numpy.linalg.inv来更有效地运行高性能HPC作业？
浏览 16提问于2022-01-17得票数 3
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numpy中有动态数组吗？
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当我在A1中尝试上面的内容时，我得到了以下错误： IndexError:对于大小为0的轴0，索引n超出了界限
如果当n或m或两者都大于数组A的界限时输入A[n,m] = somevalue，那么是否有一种方法可以定义动态数组而不使用新的行和列更新数组？它不需要在numpy
浏览 2提问于2020-02-20得票数 1
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我在大矩阵上应用非负矩阵因式分解(NMF)。NMF方法的实质是:给定m乘n矩阵A，NMF分解为A= WH，其中W为m乘d，H为d为n，ProjectedGradientNMF方法在Python中实现。我希望该算法同时返回W和H，但它似乎只返回H，而不是W。再次将该算法应用于A.T (转置)可以给我W。然而，由于矩阵ix非常大，我希望避免计算它两次。
如果你能告诉我如何同时<
浏览 5提问于2014-07-14得票数 7
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我需要计算一个包含正负数的大型矩阵的sqrt。问题是因为sqrt对签名很敏感。所以我使用了下面的代码。neg=numpy.argwhere(temp<0)temp=numpy.sqrt(temp)
temp[neg]=-temp[neg] 在这段代码中，我首先存储负值的位置，然后在转换为正值后计算平方根，然后将负号附加到它们上。是否
浏览 30提问于2019-05-04得票数 2
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我想预先分配一个整数矩阵来存储迭代中生成的索引。在MATLAB中，这可以在for循环之前通过IXS = zeros(r,c)获得，其中r和c是行数和列数。因此，后续for循环中的所有索引都可以分配到IXS中，以避免动态分配。如果我意外地在代码中选择了0，例如，错误地从矩阵中选取这些索引来选择元素，则可能会出现错误。在for循环中，由先前分配给IXS的</e
浏览 0提问于2017-01-08得票数 1
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几年前，为了比较的目的，在Active State上有人，三个python/NumPy函数；每个函数都接受相同的参数，并返回相同的结果，一个距离矩阵。其中两个是从公开发表的资料中摘录出来的，它们都是--或者在我看来--都是-在我看来，它们都是-在我看来创建距离矩阵所需的重复计算由numpy优雅的索引语法驱动。乍一看，这个函数看起来像我学习NumP
浏览 1提问于2010-08-19得票数 10
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我一直认为python理解没有隐含地使用多处理，在堆栈上阅读问题(例如)也给我同样的印象。然而，下面是我的小实验：import time
n = 1000X = np.block([[np.eye的所有6个(物理)核心都猛增到100%。
更神奇的是，当我从对列表的理解变成对循环的理解时，同样的事情发生了。我想用.append，它
浏览 0提问于2019-01-29得票数 1
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我想要找到一个10304*280矩阵的协方差(即280个变量，每个变量有10304个被试)，我使用下面的numpy函数来找到这个。cov = numpy.cov(matrix)
因此，我期望得到208280个矩阵，但它返回了10304*10304矩阵。
浏览 0提问于2018-09-20得票数 0
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是否可以避免或发出从整数和32 bit float arrays到64 bit float arrays自动Numpy类型转换的警告？我的用例是，我正在开发一个大型的分析包( Python和Numpy的20k行)，目前有一个浮点数32和64以及一些int类型的混合，很可能导致性能不佳和内存浪费，基本上我想在任何地方都坚持使用float32我知道，
浏览 1提问于2019-09-17得票数 7
data = pandas.read_csv("weather_data.csv")当我试图打印从panda.Series访问的整数数据的类型时，它显示了<class 'numpy.int64'>，这是否意味着numpy主要嵌入在pandas中？
浏览 2提问于2021-06-07得票数 0
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我试图计算两个大小分别为(162225,10000)和(10000,100)的numpy数组的点积。但是，如果我调用numpy.dot(A，B)，就会发生MemoryError。于是，我试着写我的实现： """Low-memory implementation of dot product"""
#Assuming你知不知道：( 1)这种行为背后<e
浏览 5提问于2014-12-27得票数 4
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在scipy中，当我将稀疏矩阵的一部分与只包含零的数组相乘时，结果是一个比以前少或同样稀疏的矩阵，尽管它应该是更多或同样稀疏的。将矩阵的部分设置为0或False的情况也是相同的：>>> from scipy.sparse import csr_matrix as csr
>&
浏览 2提问于2018-01-09得票数 0
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我有这个代码来生成所有2**40个可能的二进制数，并且从这个二进制数中，我将尝试获得所有符合我的objectif函数条件的向量: 1-矩阵中的每个向量必须有20个1(1)。2- s = s + (the index of one +1)* the rank of the one的总和必须等于4970。
我写了这段代码，但它将需要很多时间，也许几个月，才能给出结果。现在，我正在寻找一个替代的方式或优化这段代码，如果可能的话。import
浏览 9提问于2019-11-27得票数 0
在numpy中，定义矩阵和点积是标准的，如下所示a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(a.shape)print(a.dot(b).shape)(2, 3)(2, 4)
但
浏览 0提问于2018-04-20得票数 6
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我正在尝试思考Python API如何查找像Cassandra这样的大型数据存储。Matlab和NumPy倾向于使用“一切都是矩阵”的公式，分别执行每个操作。这个模型已经证明对内存中可以容纳的数据是有效的。但是，SAS用于大数据的好处之一是它逐行执行，在移动到下一行之前执行所有行计算。显式，但具有只循环一次的优点。对于较小的数据集，与Nu
浏览 1提问于2010-01-06得票数 1
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