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如何并行化两个嵌套的for循环？
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我想在Python2.7中并行化两个嵌套的for循环，但我自己没有成功。我不知道如何定义并行化的内容。)print len(suma)
我想对第一个数组进行并行化简单的解释和代码示例会有很大的帮助。
浏览 0提问于2018-12-13得票数 0
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包括NumPy？
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IEEE浮点运算是确定性的，但请参阅，以了解总体浮点计算可以是非确定性的一种方法：
..。并行计算在执行浮点计算的顺序上是不确定的，这可能导致跨运行的非比特精确结果。考虑一个单线程Python程序，它调用NumPy、CVXOPT和SciPy子程序(如scipy.optimize.fsolve() )，然后调用本机库(如MINPACK和GLPK )和优化的线性代数子程序(如BLAS
浏览 0提问于2018-12-05得票数 4
我正在使用numpy在python中进行一些统计计算。我目前的实现到目前为止还没有并行化。因此，我正在研究python joblib并行以实现简单的循环并行化。我的代码的非并行化部分如下所示： if i==j:
RADMat[i, j] = 0.0我试着把它并行<em
浏览 1提问于2012-07-25得票数 1
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可能是一个常见的问题，但是我如何在Python中并行这个循环呢？=True]).sum()数据示例import numpy as npfromnumpy import unravel_index
N
浏览 5提问于2015-02-27得票数 1
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我有一个求和，我试图计算，我有困难并行的代码。我试图并行化的计算有点复杂(它使用numpy数组和枕稀疏矩阵)。它产生一个numpy数组，我想从大约1000次计算中将输出数组相加。理想情况下，我会在所有迭代中保持一个运行和。然而，我还没有想出如何做到这一点。
到目前为止，我已经尝试在python的多处理包中使用joblib的并行函数和pool.map函数。对于这两种
浏览 10提问于2012-01-30得票数 4
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我是一个喜欢C++的人，我喜欢并行，喜欢高性能计算应用程序，我对OpenMP也很了解。现在我正在学习python，我知道一些基础知识。作为一个提高我的python技能的个人项目，我想实现一个并行版本的。用C和OpenMP实现该算法的一个并行版本是。
现在，我知道如何在python...But中轻松实现Elkan算法了，那么并行性呢？关于OpenMP最酷的事情是，你使用串行代码，你加上#pragma
浏览 1提问于2017-09-11得票数 3
我是python的新手，目前正在学习numPy软件包。我来自C/C++世界，所以我的问题可能很愚蠢。在numPy中使用矢量化操作时，我假设它们像openMP一样并行执行。我在udacity教程中看到了一段代码，该教程以下列方式计算了一个标准化的一维数组：其中数组是numPy因此，在每次迭代中，我都会调用mean()和</
浏览 0提问于2019-08-21得票数 1
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我想从多对alpha和beta的beta分布中抽取样本。因此，我将这些α和β加载到数组a和b中，并尝试并行计算，如下所示：>>> b = np.array([3,2,4,2,6]) y = self.gammavariate(alph
浏览 0提问于2020-09-25得票数 0
我有一个关于使用numpy计算矩阵的问题。如何并行化这些计算，如np.matmul和np.multiply？我找不到任何描述如何使用并行化计算np.matmul的参考资料。
浏览 24提问于2021-08-15得票数 0
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.eyePython 3.7.2, numpy 1.15.4
浏览 0提问于2019-01-29得票数 1
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我正在使用循环读取许多(例如1k) CERN根文件，并将一些数据存储到嵌套的NumPy数组中。循环的使用使其成为串行任务，每个文件都需要相当长的时间才能完成这个过程。添加更多细节:我将程序推入GitHub以便可以看到(如果不允许发布GitHub链接，请告诉我，在这种情况下，我将在这里发布相关部分)：
python read_n_train.py
浏览 2提问于2019-02-15得票数 0
我想要并行化我的Python代码，并且我正在尝试使用PyCuda。到目前为止，我所看到的是，您必须在Python代码中使用C语言编写一个“内核”。这个内核就是将要并行化的东西。我说的对吗？import pycuda.driver as cudafrom pycuda.compiler import SourceModule
浏览 1提问于2018-11-29得票数 0
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我正在尝试在Anaconda安装Numpy时启用多线程/多处理。我的测试程序如下：import numpy as npA = np.random.random((size看来，我的Numpy是与OpenBlas链接的：libcblas 3.9.0 3_h893e4fe_netlib
浏览 8提问于2022-11-28得票数 -1
在中，答案的作者在第二段中建议用启用的OpenMP指令重新编译Numpy。所以我的问题是：
，你能推荐吗？但我想Numpy是个不同的问题。
浏览 0提问于2013-03-20得票数 1
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列表理解和映射计算至少在理论上都应该相对容易并行化:列表理解中的每个计算都可以独立于所有其他元素的计算来完成。例如，在表达式中每个x*x计算都可以(至少在理论上)并行进行。我的问题是:有没有什么Python模块/Python实现/Python编程技巧可以并行化
浏览 1提问于2011-03-09得票数 53
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我是python的新手，我有一个用python 3.3.2 (32位)编写的大型代码库。它使用numpy 1.7.1，由于计算密集，需要很长时间才能运行。我已经在谷歌上搜索过了，但找不到合适或满意的答案。我也读过关于使用cython的文章，但我也不确定如何使用它。
浏览 1提问于2014-07-17得票数 0
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我的Java函数接收数组，将数组写入文件，对Python函数进行系统调用，该函数计算某些内容，并将结果写入Java函数读取的文件，并将其传回Fortran。这如预期的那样起作用。不幸的是，我不能使用Jython，因为Jython还不支持NumPy。我的程序的串行实现如预期的那样工作，但是当我运行使用OpenMP的Fortran代码的并行实现时，文件I/O就会混乱。有什么方法可以安全地从具有并行实现的文件中读写吗？
浏览 2提问于2015-06-12得票数 0
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Cython中平方范数的快速计算
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我想计算平方范数，它可以写成
W是一个矩阵，有V行。U是一个向量。我有两个矮胖的物体W和u。import numpy as npV = 10u = npr.normal(size=())如何在Numpy<em
浏览 3提问于2017-11-18得票数 2
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由于NumPy的转置功能，我目前遇到了巨大的开销。我发现这个函数几乎总是在单线程中运行，不管转置矩阵/数组有多大。我可能需要避免这么大的时间开销。据我所知，如果numpy数组足够大，其他函数(如np.dot或向量增量)将并行运行。在包numexpr中，一些元素级操作似乎更好地并行化，但numexpr可能无法处理转置。为了详细说明这个问题，
有时，NumPy运行转置超快(如B = A.T)，因为转置张量不
浏览 4提问于2021-05-07得票数 4
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我需要做一些密集的数值计算，幸运的是python提供了实现并行的非常简单的方法。然而，我得到的结果是完全奇怪的，经过一些尝试错误后，我偶然发现了这个问题。以下代码只计算随机数字样本的平均值，但说明了我的问题：import numpy as np现在输出如下所示：
[51.003368466729405, 51.003368466729405, 51.
浏览 2提问于2014-11-06得票数 2
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