为了加快xarray包的计算速度,我尝试在函数中添加numba guvectorize,但是有几个问题:
如果我编写两个函数:read_pr和day_clim,则day_clim的输入不再是xarray,因为guvectorize被设置为float64[:], float64[:]。因此,groupby函数不起作用。我也尝试过xr.core.dataarray.DataArray[:], xr.core.dataarray.DataArray[:],但是错误弹出了NameError: name 'xr' is not defined。
我也想将@guvectorize应
我尝试将数据填充到numpy数组中。然而,对于更高的索引,它需要越来越多的时间。为什么? 我怎样才能防止这种情况发生呢?我已经在最终维度中创建了数组... import random
import numpy as np
# p = [ ... 2200 values in a python list ... ]
iterations = 1000
max_draws = len(p)-1
percentiles = np.zeros(max_draws)
money_list = np.zeros(iterations)
invest = 100
for k in range(1,
我有一个很长的熊猫系列。 例如: In [1]: import pandas as pd
In [2]: a = pd.DataFrame(range(100000000)) 我想要在滚动列表中获取max元素的索引。 我试过了: In [8]: a[0].rolling(10).apply(lambda x: x.idxmax()) 和 In [9]: a[0].rolling(10).apply(np.argmax) 它们都太慢了,不能运行,有没有什么方法可以让它在一个稳定的时间内工作?
我有以下代码:
import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import accuracy_score
from functools import partial
import pandas as pd
def tanimotoKernel(xs, y
我使用scipy.integrate对两个二维数组应用了一个集成函数。下面是一个例子:
from scipy import integrate
import numpy as np
def integrate_lno2(top, bottom, peak_height, peak_width):
return integrate.quad(lambda x: np.exp(-np.power(x - peak_height, 2)/(2*np.power(peak_width, 2))), top, bottom)[0]
# change row and col to test s
我需要帮助加快这个循环,我不知道该怎么做。
import numpy as np
import pandas as pd
import timeit
n = 1000
df = pd.DataFrame({0:np.random.rand(n),1:np.random.rand(n)})
def loop():
result = pd.DataFrame(index=df.index,columns=['result'])
for i in df.index:
last_index_to_consider = df.index.values[
Python函数对可变和不可变都有效,它返回新的可迭代对象(用于python3.x)。
然而,我只想改变(可变对象的)值。列表,np.ndarray),以类似于map()的良好和一致的方式。
赋予以下职能:
def perturbation_bin(x, prob):
'''
Perturbation operation for binary representation. Decide independently for each bit, if it will be inverted or not.
:param x: binary chr
我在优化以下计算时遇到了困难; Inner_diff_grp = np.var(list(map(lambda x : np.percentile(winw2_grp,x[0]) - np.percentile(winw2_grp,x[1]) ,[(i+7,i) for i in range(0,98,7)]))) 'winw2_grp‘是一个小尺寸的图像数组(比如5x5)。我循环遍历图像,以在每7步找到百分位数,然后计算这些值的方差。 循环中的总图像约为100,000个。之前我使用的是标准循环,但现在我已经将其更改为Pandas.apply,它似乎性能更好,吞吐量现在约为150
"test_numba“下面的函数给出了一个错误:”无法键入空列表“,但是它不需要numba编译就能工作。
def test(list_test,count):
test_list =[]
for all in list_test:
test_list.append(all)
if count ==1:
return np.asarray(test_list, dtype=int)
else:
return np.asarray([1,2,3,4],dtype=int)
test_numba
我发现在我的模拟中的一个瓶颈是从泊松分布中产生随机数。我的原始代码是这样工作的
import numpy as np
#Generating some data. In the actual code this comes from the previous
#steps in the simulation. But this gives an example of the type of data
n = 5000000
pop_n = np.array([range(500000)])
pop_n[:] = np.random.poisson(lam=n*pop_n/np.sum(pop
我有一个图像,有一个粗线像素,和线在它下面。我想要
移除底线
薄粗线
所以我用了这个循环:
N = 1000
im = (np.random.random((N, N)) - 0.5)
xx,yy = np.where(im > 0)
for x,y in zip(xx,yy):
for i in range(xmin,xmax): # I played with the limits so they would fit my specific image
# if inner loop already broke
if im
我有一个熊猫数据框架df,并希望在一个函数中执行以下计算。到目前为止,用的时间最长的是一条累积线。我想知道是否有办法加速这件事?就像在numpy中,它们是实现相同结果的不同方法,例如np.inner vs np.einsum和我想知道在这里是否可以做类似的事情。
import pandas as pd
In [122]: import numpy as np
In [123]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(100000, 1000))
In [124]: %time ((1+df).cumprod(axis=0)-1)
CPU times: use
我正在用Python语言构建一个numba模拟类,并且我想传递一些来自早期模拟的参数值,这些参数值存储在文件中。有许多参数值保存在文件中,所以它们在一个文件中,我使用pandas访问该文件。
不幸的是,试图在numba中使用pandas会抛出一个错误。具体地说,numba似乎对我在其中调用pandas并赋值感到不高兴,因为它不确定如何键入它们。(注意:如果我将这些链接的pandas调用拆分为多行,则会将read_feather行标识为罪魁祸首):
from collections import OrderedDict
from numba import jitclass, float32, i