在numpy中计算正弦波的和；在保持numpy性能的同时避免大型矩阵
在numpy中计算正弦波的和，可以使用numpy的sin函数和sum函数来实现。具体步骤如下：
- 导入numpy库：在代码的开头，使用import语句导入numpy库，例如：import numpy as np。
- 创建正弦波数组：使用numpy的linspace函数创建一个包含正弦波的数组。linspace函数可以生成指定范围内的等间隔数字。例如，可以使用以下代码创建一个包含100个点的正弦波数组： x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) y = np.sin(x)
- 计算正弦波的和：使用numpy的sum函数对正弦波数组进行求和操作。例如，可以使用以下代码计算正弦波的和： sum_of_sin = np.sum(y)
通过以上步骤，就可以在numpy中计算正弦波的和。numpy库提供了高效的数值计算功能，可以在保持性能的同时进行大型矩阵的计算。
numpy的优势：
- 高性能：numpy使用C语言编写的底层代码，能够高效地处理大型数组和矩阵运算，比纯Python代码更快。
- 数学函数：numpy提供了丰富的数学函数，如sin、cos、exp等，方便进行科学计算和数据分析。
- 广播功能：numpy的广播功能可以对不同形状的数组进行计算，使得代码更简洁和高效。
- 多维数组操作：numpy支持多维数组操作，可以方便地进行矩阵运算和数据处理。
应用场景：
- 科学计算：numpy广泛应用于科学计算领域，如物理、数学、生物学等，用于处理大量的数据和进行复杂的数值计算。
- 数据分析：numpy可以用于数据清洗、处理和分析，提供了丰富的统计函数和数组操作功能。
- 机器学习：numpy是许多机器学习库的基础，用于处理和操作数据集，进行矩阵运算和数值计算。
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1回答
我正在执行一个矩阵的点积50000行和100列与它的转置。矩阵的值以浮点数表示。
A(50000,100) B(100,50000)
基本上，在对一个较大的稀疏矩阵执行SVD之后，我得到了这个矩阵。
矩阵为numpy.ndarray型。
我用点法把这两个矩阵相乘。我得到了分割错误。
numpy.dot(A，B)
点积在30000行矩阵上运行良好，但对50000行失败。
numpy的圆点积有什么限制吗？
使用网点产品时，上面有什么问题吗？
在大型矩阵上是否有其他有效的python线性代数工具？
浏览 4提问于2014-06-30得票数 2
1回答
我想用numpy创建一个大小为10^15的向量，并用随机数填充它，但我得到了以下错误：
超出了允许的最大维度。
如果我使用MPI会有帮助吗？
谢谢
浏览 10提问于2020-05-05得票数 0
我想要一种简单的方法来得到向量r =[ r1，r2，r3 ]和数组A =[ A，A1，A2 ]之间的“点乘积”，其中Ai是矩阵，结果是矩阵
dot(r, A) = r[0]*A[0] + r[1]*A[1] + r[2]*A[2]
其中点(r，A)是矩阵。例如，r可能是numpy 1D数组，A是numpy ndarray。
浏览 0提问于2020-12-03得票数 0
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2回答
我注意到matlab做一些矩阵函数的速度非常快，例如，即使矩阵很大，将n*n数组的所有元素加5几乎是立即发生的，因为你不必循环遍历每个元素，在java中做同样的事情如果矩阵很大，for循环将永远花费时间。
我有两个问题，在java中有没有高效的内置类来做矩阵运算，第二，我如何编写代码来更有效地更新一个大矩阵的所有元素。
浏览 0提问于2009-12-10得票数 5
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2回答
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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2回答
列和的最小差值是多少？
、、、
假设你有一个正整数矩阵(最大值25*15，数值不超过3000000)。在进行列求和并选择最小和最大的列求和时，它们之间的差异必须尽可能小。
你可以在每一行(排列行)中交换数字，而不是在列中，你想交换多少次。
你将如何解决这项任务？
我问的不是你的代码，而是你的想法。
提前感谢
浏览 0提问于2015-02-23得票数 2
1回答
我正在用多个参数做一些冗长的计算。我想保存并检索这些计算的结果。我知道如何使用pickle保存numpy数组，但我不确定如何有效地编码用于计算这些数组的参数。 举个例子，我有一个计算大矩阵特征值的函数。根据用于构造矩阵的参数，我得到不同的特征值。现在我想保存我用dim, parameterA, parameterB, parameterC的特定组合得到的特征值。我可以尝试对文件名中的参数进行编码，但这很快就会导致非常长的文件名，因为我的实际代码中有更多的参数。你有什么想法来解决这个问题吗？ import numpy
浏览 21提问于2019-12-10得票数 1
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我有一个简单的正弦波。我试图在频域中找到震级谱。
我使用了函数matplotlib.mlab.magnitude_spectrum(data)来验证这个结果，所以我尝试了numpy.abs(numpy.fft.fft(data))，结果是不同的。
应该是一样的，对吧？即使我试着
numpy.sqrt(matplotlib.mlab.psd(data))，结果是不同的。
我正在寻找这件事的解释。
浏览 2提问于2015-04-24得票数 2
根据这个和的答案，与a.dot(b)相比，二维阵列的矩阵乘法最好是通过a @ b或numpy.matmul(a,b)来完成。
如果a和b都是二维数组，则是矩阵乘法，但首选使用matmul或a@b。
我做了下面的基准，并发现了相反的结果。
问题:我的基准测试有什么问题吗？如果没有，为什么Numpy不推荐a.dot(b)，因为它比a@b或numpy.matmul(a,b)更快
基准使用python3.5numpy 1.15.0。
$ pip3 list | grep numpy
numpy 1.15.0
$ python3 --version
浏览 2提问于2018-08-28得票数 17
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我想在一个大数组M[159459,159459]上执行一个SVD。
由于奇异值分解的计算依赖于形状(159459,159459)的输入矩阵，所以这个不能满足我的目标。
我试着用：
scipy.linalg.svd
scipy.linalg.svd(check_finite=False)
将驱动程序更改为lapack_driver='gesvd
numpy.linalg.svd
然而，我总是得到一个MemoryError。最后，我想计算整个SVD，因为我想执行一个M = USV'分析，也就是说，如果M是我现在拥有的矩阵，我需要。
import numpy
浏览 8提问于2019-07-06得票数 3
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4回答
我有650个基于csv的矩阵。我计划使用Numpy加载每个文件，如下例所示：
m1 = numpy.loadtext(open("matrix1.txt", "rb"), delimiter=",", skiprows=1)
有矩阵2.txt，矩阵3.txt，.，矩阵650.txt文件，我需要处理这些文件。
我的最终目标是将每个矩阵相乘，这意味着我不一定需要维护650个矩阵，而只需要维持2个矩阵(1个正在进行，1个目前正在乘以我正在进行的矩阵)。
下面是我对从1到n定义的矩阵的含义的一个例子: M1，M2，M3，…，Mn。
M1*M2*M3*.*
浏览 6提问于2016-03-05得票数 0
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1回答
Numpy中每一行的“向量”
、、、、
假设我有一个n矩阵，并想对它的每个元素调用一个函数fct。我可以这样做：
A = numpy.array(...)
vec_func = numpy.vectorize(fct)
A_out = vec_func(A)
这将严格适用于每个矩阵元素，fct将是一个函数：
def fct(a_ij):
# do something with matrix element a(i, j)
现在我想要同样的，但是对于矩阵的每一行：
def fct(row_i):
# do something with matrix row(i)
有什么方法可以用numpy.vectorize或similiar
浏览 3提问于2016-05-06得票数 6
1回答
学习关于LU分解的知识，我使用的教科书声称，一旦计算了初始矩阵L和U(假设不需要旋转矩阵P)，从零开始求解Ly =b，然后Ux =y比Ax =b要快得多。但是，当我用随机的A⊆R^(10 X 10)矩阵和b⊆R^(10 X 1)在我的系统上运行它时，它的速度要慢得多(12.49秒比6.17秒)。
这是我的密码：
import numpy as np
from scipy.linalg import lu
from numpy.random import rand
from numpy.linalg import solve
from timeit import timeit as durati
浏览 2提问于2021-02-07得票数 2
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如何将numpy数组的每一行元素除以该行的单位向量？
例如：
A = np.array([[ 0. , 1.],[ 2., 4.],[ 1., 5.]])
因此，所需的产出矩阵应该是：
[[ 0.0 , 1.][0.0, 0.0][0.19611614 , 0.98058068]]
我通过使用以下代码片段获得了这个结果：
for row in A:
t=np.sqrt(np.sum(row**2))
row = row/t
但是，当我在非常大的矩阵上使用这段代码时，它会抛出错误："RuntimeWarning:在true_divide中遇到的无效值“.But，我
浏览 3提问于2017-04-12得票数 1
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3回答
问题
我想使用numpy或scipy计算以下内容：
Y = A**T * Q * A
其中A是m x n矩阵，A**T是A的转置，Q是m x m对角矩阵。
由于Q是对角矩阵，所以我只将其对角线元素存储为向量。
Y的求解方法
目前我可以想出两种计算Y的方法
Y = np.dot(np.dot(A.T, np.diag(Q)), A) andY = np.dot(A.T * Q, A).
显然，选项2比选项1更好，因为不需要用diag(Q)创建真正的矩阵(如果这是numpy真正要做的……)
但是，这两种方法都存在这样的缺陷，即必须分配比实际需要的内存更多的内存，因为A.T * Q和np.dot(A
浏览 2提问于2012-02-28得票数 28
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2回答
目前我正在使用numpy，它可以完成这项工作。但是，由于我正在处理几千行/列的矩阵，稍后这个数字将上升到数万，我想知道是否存在可以更快地执行这种计算的软件包？
浏览 1提问于2011-07-14得票数 43
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我需要计算
在numpy中，$x_i$和$x_j$是矩阵$X$中的行。现在我使用循环，这是非常慢的。是否有任何numpy本机函数允许这样的计算，如einsum：
n=X.shape[0]
Y=np.zeros((n,n))
for i in range(n):
x=(X-X[i])**2
x=np.sum(x, axis=1)
Y[i]=x
return Y
顺便说一句，我对einsum很困惑。有什么好的材料来介绍它吗。关于矮胖的手册一页对我来说不太清楚。
浏览 3提问于2015-04-30得票数 1
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我是刚在python和numpy工作的。假设我有一个叫做addTwo的函数，它只返回给定的值+ 2。我的问题是，np.vectorize(addTwo )(矩阵)和addTwo (矩阵)之间有什么区别。两者都给了我相同的输出。基本上，我的问题是:如果我有以下代码：
import numpy as np
def addTwo(a):
return a + 2
matr = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4]])
我想知道这两者之间的区别：
addTwo(matr)
np.vectorize(addTwo)(matr)
浏览 3提问于2017-10-22得票数 0
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1回答
我想要通过迭代5个不同的矩阵来生成一个合成矩阵，首先我要取所有矩阵的第一个值，并取这些值的平均值，并将结果附加为合成矩阵的第一个值。有人能告诉我们如何使用numpy库在python中这样做吗？
浏览 1提问于2017-11-01得票数 0
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我想要计算输入序列和序列中的一个短片段之间的相似性。结果是一个相似矩阵，每个位置都是对齐的得分。它起作用了，但不幸的是速度慢。如何在python和numpy中更有效地实现循环？我也在考虑使用MPI，但是多线程或者更好的内部numpy解决方案将是有益的。下面是密码。
from Bio import pairwise2
import numpy
....
similarityMatrix = numpy.zeros(shape=(sequenceLength-fragmentLength,sequenceLength-fragmentLength))
for i in xrange(sequ
浏览 3提问于2014-09-30得票数 0
在这种情况下，我需要从稀疏矩阵中提取一行，并将其与密集行的点积相乘。使用scipy的csr_matrix，这似乎比使用numpy的密集数组乘法要慢得多。这让我大吃一惊，因为我预计稀疏点积涉及的操作会少得多。下面是一个示例：
import timeit as ti
sparse_setup = 'import numpy as np; import scipy.sparse as si;' + \
'u = si.eye(10000).tocsr()[10];' + \
'v = np.rand
浏览 2提问于2015-11-20得票数 3
我正在用MATLAB运行模拟器。然而，这需要几天的时间。因此，我决定将代码改为C。(首先，我尝试在MATLAB中使用c-mex，但我认为编码和调试非常困难。mxType！？！因此，我决定使用visual studio 2017编写C代码。)
在我的MATLAB代码中，我使用了
x = [unifrnd(varmin(1),varmax(1),varnum,1),...
unifrnd(varmin(2),varmax(2),varnum,1),...
unifrnd(varmin(3),varmax(3),varnum,1)];
也就是说，x是大小为varnum*3的矩阵，
浏览 1提问于2018-01-19得票数 0
1回答
我计划旋转我的开发集群，用于基础设施监控应用程序的趋势分析，我计划使用Spark来分析故障趋势，使用Cassandra来存储传入的数据和分析的数据。考虑从大约25000台机器/服务器(可能是不同服务器上的一组相同的应用程序)收集性能矩阵。我期望每台机器的性能矩阵大小为2MB/秒，我计划将其推送到Cassandra表中，该表具有时间戳，服务器作为主键，应用程序以及一些重要的矩阵作为聚类键。我将在此存储的信息之上运行Spark作业，以进行性能矩阵故障趋势分析。
关于这个问题，考虑到上面的场景，我需要多少个节点(机器)以及在CPU和内存方面的配置来启动我的集群。
浏览 14提问于2017-07-19得票数 0
给定一个维数为100万的二次矩阵，我要计算对角度矩阵。
对角线度矩阵定义为对角线矩阵，该矩阵的入口为每一行的非零值计数。
矩阵，我们称之为A格式的scipy.sparse.csr_matrix。
如果我的机器有足够的能量，我就会
diagonal_degrees = []
for row in A:
diagonal_degrees.append(numpy.sum(row!=0))
我甚至试过，但结果是
ValueError: array is too big.
所以我试着利用枕木的稀疏结构。我是这样想的：
diagonal_degrees = []
CSC_format = A.t
浏览 1提问于2012-01-18得票数 3
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我能在Numpy或Scipy中找到一个特定的函数来生成一个随机N维旋转矩阵(或正交矩阵)吗？我需要把ND球面上的向量移动到这个球面上的另一个随机点。
浏览 0提问于2016-06-09得票数 5
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我在寻找一种有效的方法来解决这个问题。例如，我有以下矩阵：
[[1, 2, 2]
[2, 3, 4]
[3, 4, 5]]
和第二个矩阵，具有与第一个矩阵相同的行数(但不一定是相同的列数)：
[[1, 1]
[2, 3]
[1, 1]]
因此，对于第一个矩阵中的每个值，id想要计算它是否大于同一行位置的第二个矩阵的整行(例如，对于第一个矩阵中的第一个值，1，我想检查它是否大于第二矩阵第一行中的所有值，所以大于1，这是假的。对于第一行中的第二个值，2，我想检查它是否大于第二矩阵中第一行中的所有值，这是真的，等等)。
因此，在这种情况下，输出应该是：
[[False, True, Tru
浏览 2提问于2020-12-30得票数 1
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2回答
我有一个简单的问题，为什么这样做没有效率：
import numpy as np
cimport numpy as c_np
import cython
def function():
cdef c_np.ndarray[double, ndim=2] A = np.random.random((10,10))
cdef c_np.ndarray[double, ndim=1] slice
slice = A[1,:] #this line is marked as slow by the profiler cython -a
return
我应该如何在没有开销的pyth
浏览 3提问于2017-10-04得票数 0
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1回答
考虑到这个..。
我必须解释这段代码做什么，知道它执行矢量化的计算F，使用广播和元素的操作概念.
def F(x_pos, alpha):
D = x_pos.reshape(1,-1) - x_pos.reshape(-1,1)
return (1./alpha) * (alpha.reshape(1,-1) * R(D)).sum(axis=1)
我的解释是：
函数F的第一行接收x_pos和α作为参数(都是numpy数组)，在第二行中，矩阵D是通过广播计算的(基本操作，例如数组中的加法等基本操作按元素执行，但如果numpy可以将它们转换成其他大小相同的数组，则也可
浏览 1提问于2016-09-20得票数 1
我正在尝试在Python中绘制两个不同频率的正弦波的和-我已经在excel中完成了这一点，现在我想在python中复制这一点。 谢谢。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plot
orbitperiod = .36
lumorbitperiod = 3.25
synodicperiod = 1/abs((1/orbitperiod)-(1/lumorbitperiod))
highesthigh = 3112
lowesthigh = 2709
highestlow = 2023
lowestlow = 1665
halfofhi
浏览 39提问于2019-06-08得票数 0
2回答
我试过这两种选择
objective = lambda A, x : (np.dot(x.T ,np.dot(A, x)))[0,0]
objective = lambda A, x : (np.matrix(x).T * np.matrix(A) * np.matrix(x))[0,0]
第一次我有5秒的运行时间，我的算法有14秒的时间。
用MATLAB我有2秒的时间
我想加入Numpy，但显然我需要一个方法来改善这个糟糕的结果。如何得到更快的二次型矩阵，向量积？
注意事项：我分析了代码，这个lambda函数喝了所有的果汁。Improvemnt：我只是删除了本机Ubuntu包的and和num
浏览 0提问于2014-01-29得票数 11
1回答
链接在此处： (幻灯片5-6)
给定以下矩阵：
X : n * d
W : d * k
是否有一种仅使用矩阵运算来计算n x 1矩阵的有效方法(例如，numpy、tensorflow)，其中第j个元素是：
编辑:当前的尝试是这样的，但显然它的空间效率不是很高，因为它需要存储n*d*d大小的矩阵：
n = 1000
d = 256
k = 32
x = np.random.normal(size=[n,d])
w = np.random.normal(size=[d,k])
xxt = np.matmul(x.reshape([n,d,1]),x.reshape([n,1,d])
浏览 0提问于2018-07-03得票数 0
3回答
我想知道GPU计算将帮助我加速我的模拟。
我的代码的关键部分是矩阵乘法。基本上，代码看起来像下面的python代码，矩阵为1000，长为for循环。
import numpy as np
m_size = 1000
sim_length = 50
a = np.random.rand(m_size, m_size)
b = np.random.rand(m_size, m_size)
for j in range(sim_length):
result = np.dot(a,b)
注意:我的矩阵是密集的，大部分是随机的，而for循环是用cython编译的。
我天真地猜测，我有两个因
浏览 3提问于2016-08-01得票数 7
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2回答
我正在开发一个小的神经网络，它的参数需要很大的优化，所以处理时间很长。我用cProfile描述了我的脚本，80%的处理器时间是NumPy dot函数，其余的是numpy.linalg.solve函数的矩阵反演。我当前版本的numpy使用的是blas，或者说是它看上去的样子，因为numpy.core._dotblas.dot是作为一个函数出现的，它占用了处理时间的80%。
因为它是我的神经网络的核心，而且我必须运行很多次，任何微小的速度增益都可以节省我在多次重复的参数优化上的大量时间。
更精确:矩阵乘法是在形状最小的100*100到500*500的矩阵上进行的。我有一台有12个核的计算机，到目前
浏览 3提问于2012-09-02得票数 8
回答已采纳
1回答
我想将csr矩阵的单行与标量相乘。在numpy中我会做
matrix[indices,:] = x * matrix[indices,:]
对于csr，这会在scipy中引发异常。
有没有一种方法可以用csr矩阵做类似的事情？
浏览 0提问于2012-07-27得票数 4
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2回答
我是Numpy新手。
我想创建一个有一百万个数字的数组，它有一个正弦波，振幅呈指数衰减。
换句话说，我希望每个单元格n的值都是sin(n) * 2 ** (-n * factor)。
那么最有效的方法是什么呢？
浏览 0提问于2019-07-20得票数 4
1回答
苹果硅上高效/并行矩阵例程
、、、、
我在物理领域工作，作为我工作的一部分，我必须做大量的数值计算(“数字”)，其中的90+%涉及到大型矩阵的对角化。目前，我在Python中使用NumPy/SciPy；特别是numpy.linalg.eigh，或者scipy.sparse.linalg.eigsh，如果矩阵是稀疏的，并且我不需要所有的特征值/特征向量。我使用PyCharm和Anaconda，从来没有想过这些例程是如何实现的，以及它们是否有效。
然而，我刚刚得到了一个新的MacBook和一个M1专业芯片，我认为这将是一个很好的时间来确保我正在做的是真正的优化！不幸的是，我对这些计算的“幕后”情况知之甚少。
因此，我的问题是:如何安装
浏览 6提问于2022-06-04得票数 0
回答已采纳
我有一个32核和64个线程的CPU来执行科学计算任务。我应该创建多少个进程？
值得一提的是，我的程序是计算密集型的，涉及基于Numpy的大量矩阵计算。现在，我使用Python默认进程池来执行此任务。它将创建64个进程。它的性能会比32个进程好还是差？
浏览 1提问于2019-07-22得票数 3
我假设numpy.cov(X)将样本协方差矩阵计算为：
1/(N-1) * Sum (x_i - m)(x_i - m)^T (where m is the mean)
即外积之和。但在文档中没有真正提到这一点，它只是说“估计协方差矩阵”。
有没有人能确认这是不是它的内部功能？(我知道我可以使用bias参数更改前面的常量。)
浏览 1提问于2013-04-17得票数 7
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1回答
本文尝试将概率神经网络(PNN)应用于28000个样本的MNIST数据集上。我试图建立模型，但它错误地说矩阵尺寸超过内存，显示它将需要5.08GB (28000x28000)矩阵。
我想知道，当我在研究论文中阅读时，是否应该将作为训练输入的样本数量从28000个减少到200个。
我是应该缩小样品的数量，还是有其他的问题？
仅适用于小数据集？
浏览 0提问于2017-12-19得票数 1
我有两个点列表作为numpy.ndarray，每一行都是一个点的坐标，如下所示：
a = np.array([[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]])
b = np.array([[1,1,0],[0,1,1],[1,0,1]])
这里我想要计算两个列表中所有点对之间的欧几里得距离，对于a中的每个点p_a，我想计算它与b中的每个点p_b之间的距离，所以结果是
d = np.array([[1,sqrt(3),1],[1,1,sqrt(3)],[sqrt(3),1,1]])
如何在numpy中使用矩阵乘法来计算距离矩阵？
浏览 50提问于2017-12-19得票数 3
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我正在尝试解决一个超定的线性方程组(Ax = B)，给定一个矩阵A，该矩阵A是由用户在网站上使用Javascript输入生成的。在python中，我可以使用numpy.linalg.pinv(A)找到A的伪逆，然后将该伪逆与B相乘来求解系统--有没有JavaScript的等价物(库和/或代码段)可以做到这一点？
我尝试使用math.js；虽然它似乎没有伪逆函数，但它有其他矩阵运算。我试着用
math.multiply(math.inv(math.multiply(math.transpose(A), A)), math.transpose(A))
找到伪逆，但是我用A的转置乘以A得到的矩阵是不
浏览 2提问于2019-07-24得票数 1
我正在创建一个Android应用程序来监听您的麦克风输入。当它在监听时，我有一个包含一些正弦波图形的图像滚动过去，让用户知道应用程序正在监听。我有一个水平滚动视图中的正弦波图像，它会自动滚动。正弦波图像为8000x484。当我运行应用程序时，我在运行时收到以下警告：
W/OpenGLRenderer: Bitmap too large to be uploaded into a texture (8000x484, max=4096x4096)
并且不渲染正弦波图像。如何解决此问题？
浏览 21提问于2016-09-19得票数 0
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1回答
产生平滑的正弦波
、、
我正在创建一个程序来产生一个长期的正弦波。
目前，我正在这样做，每一个更新。这些起始值的时间为0.0f；
time += 0.025f;
if(time > 1.0f)
{
time -= 2.0f;
}
这个方法的问题是，正如你所看到的，我有一些价值，如果时间超出了它，我的计算就开始中断。所以我需要把它重新设置为小于这个值的东西。
这样做的话，当我的波超过那个阈值时，我的波就会明显地跳起来。
没有这个限制的平滑正弦波的方法是什么？
浏览 1提问于2015-09-02得票数 0
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在python中，我需要计算一个1554,1554个值矩阵的行列式。在这样做的过程中，我遇到了一个运行时警告：
import numpy as np
from numpy import linalg as LA
a = np.random.random((1554, 1554))
b = np.random.random((1554, 1554))
c = np.dot(a,b)
det = LA.det(c)
RuntimeWarning:在det r= _umath_linalg.det(a，signature=signature)中遇到溢出
对我如何解决这个问题有什么想
浏览 3提问于2016-09-24得票数 3
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2回答
我应该更喜欢在CPU或GPU上计算矩阵？
假设我有以下矩阵P * V * M，我应该在CPU上计算它们，以便我可以将最终矩阵发送到GPU (Gls1)，还是应该将这三个矩阵分别发送到GPU，以便gls1可以计算最终矩阵？
我的意思是，在这种情况下，GLSL必须计算每个顶点的MVP矩阵，所以在CPU上预计算可能会更快。
但是假设GLSL只需要计算一次MVP矩阵，GPU计算最终矩阵的速度会比CPU快吗？
浏览 2提问于2013-05-18得票数 52
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因此，我使用Pytable来存储大小为(10,000 x 100)的numpy数组。我的目标是用随机值填充它。
import tables as tb
h5File = '/Users/me/tmp0/test0.h5'
f = tb.openFile( h5File, 'w')
atom = tb.Atom.from_dtype( numpy.dtype('Float32'))
x = f.createCArray( f.root, 'prices', atom=atom, shape=(10000, 100) )
在本例中，我
浏览 7提问于2014-05-30得票数 1
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我对Cassandra数据建模很陌生，我想知道复杂的数据类型set、list或map是否可以存储向量(在很多情况下，来自Python，来自numpy数组)？
我应该只使用二进制格式吗？
我将以“有限”长度的标量和向量的形式存储科学数据，~1000和矩阵，通常是10x1000。理想情况下，向量不应该是不透明的，矩阵可以是不透明的，这不是一个真正的问题。
浏览 2提问于2015-12-23得票数 3
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我有一个嵌套的for循环：
import numpy as np
ccounter = np.zeros(shape=(120, 200))
lat_idx = np.random.randint(120, size=4800)
lon_idx = np.random.randint(200, size=(4800, 4800))
for j in range(4800):
for i in range(4800):
ccounter[lat_idx[i], lon_idx[i, j]] +=1
这显然是非常慢的。是否有可能避免for循环，并将其实现为矩阵运算？
浏览 14提问于2019-11-22得票数 2
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我对SparkMlib的使用感到困惑，因为在大多数情况下，数据结构仍然是“局部”密集/稀疏的向量/矩阵。收集RDD并将其转换为局部向量/矩阵向量并应用SparkMLib与收集RDD到numpy向量并应用Sckit-learn有什么不同？SparkMlib如何获得比Sckit-learn更好的性能？
浏览 0提问于2016-03-02得票数 0
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