当将scipy generic_filter应用于大型N维数组时，它可能会非常慢。我想知道它是否可以使用多个内核并行化，因为每个移动窗口的过滤是独立的过程。
浏览 54提问于2020-04-14得票数 0
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gdal中的方差图像然后，我尝试用几种方法计算方差，最后一种方法使用numpy (作为np)，但我只得到了一幅到处都是相同值的灰度图像。我对任何类型的解决方案都持开放态
浏览 0提问于2013-04-19得票数 2
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我试图明确地找出SciPy/NumPy中的哪些函数在多个处理器上运行。例如，我可以在SciPy参考手册中读到SciPy使用它，但我更感兴趣的是哪些函数确实运行并行计算，因为并不是所有的函数都运行并行计算。当然，如果您键入help(SciPy.foo)时包含了它，那么理想的场景将会是这样的，但情况似乎并非如此。
任何帮助
浏览 0提问于2011-08-04得票数 5
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计算矩阵点积的最快方法
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import numpy as npB = np.random.randn(3000, 50)运行此脚本大约需要numpy是否已经为核心使用了理想的平衡？
浏览 0提问于2017-05-08得票数 0
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从日志文件中提取数据
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我将使用正则表达式从日志文件中提取某些位，以过滤掉一些数据。最初，我打算用Python来完成这个任务。后来，我开始考虑如何最快地完成这项任务。这就引出了并行编程。我记得在某个地方听说Python不可能是真正的并行。到目前为止，我是一个专业的程序员。我已经用Java玩了一段时间了，我正在考虑用Java进行并行编程来执行这个任务。我想知道什么是完成这项任务最快的方法？
浏览 0提问于2014-01-17得票数 -1
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多数据流维基百科转储
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我下载了德语维基百科转储dewiki-20151102-pages-articles-multistream.xml.我的简短问题是:在这种情况下，“多数据流”是什么意思？
浏览 6提问于2015-11-11得票数 18
我试图使用differential_evolution从scipy.optimize中找到函数的全局最小值。正如枕参考指南中所解释的，我应该在选项中设置:更新=‘延迟’，核心的workers=numberscipy.optimize.differential_evolution(
浏览 1提问于2018-12-21得票数 4
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我知道有几个关于这个主题的问题和答案，但还没有找到一个令人满意的答案：
对通过numpy/scipy函数操作numpy数组的python循环进行简单的共享内存并行化，最简单的方法是什么？我并不是在寻找最有效的方法，我只是想要一些简单的实现方式，当循环不并行运行时，不需要大量的重写。就像OpenMP在低级语言中的实现一样。使用MPI来<e
浏览 1提问于2012-10-25得票数 24
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自从我注意到numpy只使用了一个内核，尽管它应该是多线程的，我一直在寻找方法来轻松地多线程一些简单的分析代码。我知道numpy是为多个内核配置的，因为我可以看到使用numpy.dot的测试使用了我所有的内核，所以我只是将mean重新实现为一个点积，它运行得更快。是不是有什么原因导致mean不能自己跑这么快？我在较大的数组中发现了类似的行为，尽管比率接近于2，而不是我的示例中显示的3。
我已经阅读了
浏览 0提问于2013-05-18得票数 27
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我想并行执行几个数据处理任务。有几个瓶颈，我看到: 1.数据提取费时，2.对这些数据的函数执行也很慢。我最初的方法是使用pool.map(func())映射函数，它提取数据块，然后用func_1处理它们，然后用func_2处理，所以这主要是基于“数据”的并行性的改进。下图显示了我目前使用的方法。然而，func_1和func_2等是相互独立的，也可以在提取的数据块上并行工作，并相互独
浏览 6提问于2020-09-03得票数 1
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在使用并行编程时，什么是典型的或真正的问题？执行起来可能很有挑战性。在互联网上，他们解释如何使用它，但没有解释原因。
浏览 5提问于2013-08-20得票数 3
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对于开发人员来说，for /Selenium似乎更容易/更快地设置和运行。它是非此即彼，还是每种工具在编程的不同方面都更好？
任何人都有在项目中使用这两者的经验，以及如何使用的？
浏览 3提问于2011-06-07得票数 1
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我想使用mpi4py来并行化一个优化问题。为了最小化我的函数，我使用了来自scipy的最小化例程 #returns f(x)现在，如果我想使用mpi4py并行化我的函数。最小化算法的实现是顺序的，只能在
浏览 3提问于2016-05-11得票数 5
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我需要根据用户定义的2D窗口块来计算图像的本地统计数据。统计数据包括:均值、方差、偏斜、峰度。我需要遍历图像的每个像素，并根据窗口大小找到相邻像素。我使用的代码是：但是通过它的性能是非常低的。我甚至尝试了strides-numpy，但也没有显示出太大的区别(不能计算偏度，峰度)。我不熟悉Cython，所以没有尝试过这种选择。那么
浏览 3提问于2015-03-17得票数 2
我被弄糊涂了，因为异步编程是异步执行代码块的一种方式，它调用方法而不等待结果。同样，并行编程是一种同时执行多个任务的方法，但所有这些任务都是异步执行的。所以想知道/困惑在c#中这两种编程范例之间的关系。
浏览 8提问于2012-09-15得票数 24
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我正在寻找一个python库，它将numpy的功能扩展到分布式内存集群上的操作:即“一个并行编程模型，其中程序员将数组看作一个全局数组，而不是位于不同处理器上的多个独立数组。”对于Matlab，麻省理工学院的林肯实验室已经创建了，它允许在集群上做矩阵代数，而不必过多地担心并行编程方面的细节。(上述报价的来源)
对于基于磁盘的存储，pyTables存在于python。尽管它没有优化计算在集群中的分布方
浏览 4提问于2013-01-28得票数 1
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老实说，我知道Python (至少是纯Python)不是这项工作的最佳工具，但我无论如何都在使用它，因为我想发行一些研究代码的非常简单的纯python版本，这样人们就可以修改它，而不必设置复杂的环境。(我还有一个用D编写的替代实现，它要快得多，但很难破解。)
我使用PyPy作为我的解释器，并将其推荐给任何使用此代码的人。这给了我合理的速度。然后，我决定调整算法，并需要从SciPy访
浏览 0提问于2011-12-07得票数 4
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我正在尝试使用for循环执行多启动优化(优化是使用scipy.optimize.minimize完成的)。from scipy.optimize import minimize
x_mins = []我正在努力寻找正确<e
浏览 3提问于2018-08-31得票数 1
我运行的每个delete命令，在几个小时后都会陷入错误状态，所以我希望更快地完成这项工作，最后运行的命令是：744分钟后
我想如果我可以使用并行和NOLOGGING运行DELETE命令，切换也许我可以这样做，但是我不知道如何</em
浏览 4提问于2015-08-25得票数 0
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