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1
回答
对于
3d
数组
,
Numpy
矢量化
和
未
矢量化
的
代码
结果
不
匹配
python
、
arrays
、
numpy
、
vectorization
我试图将
numpy
3d
数组
的
程序
代码
重构为它
的
矢量化
等效项,但
结果
并不
匹配
。import
numpy
as np arr = np.empty((16,73,144)) else:
浏览 5
提问于2021-10-21
得票数 0
3
回答
如何并行/向量化字符串操作?
python
、
string
、
numpy
、
parallel-processing
、
vectorization
我很少有用于字符串操作
的
函数,但是除了python
的
内置程序(例如: spacy)之外,它们还涉及其他库。文章很快解释了我
的
矢量化
。
浏览 1
提问于2022-08-30
得票数 1
1
回答
在Perl中是否存在相当于取消引用
的
Python?
python
、
perl
、
numpy
、
reference
、
runtime
我目前正在将一个
代码
库(最初用Perl实现)移植到Python上。当我在整个数据集上运行时,下面的简短
代码
约占重要运行时
的
90%。等价
的
Perl
代码
如下:{ for ( 0..此外,我尝试使用矩阵来表示adj_matrix,但这也是一个小小
的
改进--可能是因为adj_matrix通常是一个小矩阵,因此来自
NumPy
的
开销要大得多,而且我实际上没有做任何矩阵数学操作。这是识别由图A
和
图B分别表示
的
浏览 3
提问于2014-12-27
得票数 8
1
回答
分割图到RGB颜色
的
矢量化
python
、
numpy
、
image-processing
、
semantic-segmentation
我已经编写了一个函数,它返回分段映射输入
的
RGB颜色映射。问题是我在操作中使用了" for“循环,它真的很慢。return rgb_color_imagecolor_group是[256, 3]
NumPy
数组
,其中每个索引对应一个特定
的
RGB颜色,例如color_group[0] = [184, 212, 52]。segment_map是[height, width]
NumPy
数组
,其中每个像素都是0到255之间
的
整数。 rgb_color_
浏览 20
提问于2021-06-08
得票数 0
回答已采纳
3
回答
并行地对两个大
的
numpy
数组
进行向量化迭代
python
、
numpy
、
vectorization
我有两个
numpy
.core.memmap.memmap类型
的
大型
数组
,分别称为data
和
new_data,包含超过700万个float32项。 我需要在同一个循环中迭代它们,我现在就是这样做
的
。,所以我猜测使用
numpy
的
矢量化
函数是可行
的
。是否有可能使用索引进行
矢量化
-以便
矢量化
的
数组
可以将它
的
项与另一个
数组
中
的</
浏览 2
提问于2013-03-11
得票数 0
2
回答
Numpy
:如何将向量化函数应用于带有dtype
的
数组
python
、
numpy
我正在关注如何使用
numpy
来操作图像
的
。当我使用scipy加载示例映像时,我得到了一个2D RGB元组
数组
,最后附加了一个dtype值。array([[7, 8, 5],我编写了一个函数并将其
矢量化
return a + 2 但是,当我将它应用于
数组
时,
结果
不具有dtype [5, 7
浏览 2
提问于2016-09-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何以向量化
的
方式填充
NumPy
数组
列表?
numpy
、
vectorization
我正在尝试找到一种
矢量化
的
方法(或者至少比使用循环更好),从2D
NumPy
数组
列表中创建三维
NumPy
数组
。
对于
第二维,每个
NumPy
数组
具有相同
的
大小(在上面的例子中,大小是3)。但是第一个维度有不同
的
大小。 我
的
目标是创建一个包含上述数据
的
3D
NumPy
数组
M。我一直在尝试使用np.pad()函数,因为
浏览 13
提问于2021-06-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
自动
矢量化
对准
c++
、
intel
、
memory-alignment
代码
是... a[i+1] = b[i] * 3; 如果两个
数组
的
第一个元素在一个16字节
的
边界上对齐,那么在
矢量化
之后必须使用b中
的
元素
未
对齐负载或元素在a中
的
未
对齐存储。然而,程序员可以强制执行如下所示
的
对齐,这将导致
矢量化
后
的
两种对齐访问模式(假设双倍
的</em
浏览 3
提问于2013-08-31
得票数 1
回答已采纳
1
回答
有没有可能加速去截断
的
Julia
代码
performance
、
julia
我在脚本
的
开头预先分配了矩阵和
数组
。上述
代码
的
矢量化
形式如下 lhs=lhs'; 例如,
对于
n=100
和
m=64,所用时间如下:
矢量化
julia: 0.2秒
矢量化
<
浏览 0
提问于2015-08-12
得票数 0
1
回答
python中累加
和
的
矢量化
python
、
numpy
、
vectorization
、
array-broadcasting
我试图对我
的
代码
进行
矢量化
/广播(不确定它
的
正式名称是什么),以便让它更快,但我不能完全理解它。我认为我应该使用
的
是
numpy
.cumsum (带有axis=0),但我不知道如何(快速)在正确
的
数组
中使用它。
对于
这段
代码
,我想要
的
基本上是l1
的
绝对
和
,用于将l2中
的
每个元素与l1中
的
所有数字相加。所以这给出
的<
浏览 1
提问于2015-10-21
得票数 0
5
回答
3d
数组
平面上
的
Numpy
sum,返回标量
numpy
我正在从MATLAB过渡到
Numpy
,并且感觉到一些成长
的
痛苦。sum_vec = sum(3dArray,3);编辑:关于我
的
matlab
代码
,我错了。Matlab只能在一维空间中进行
矢量化
,因此需要一个循环。所以
numpy
变得更像elegant...cool了。for i = 1:3 sum_ve
浏览 2
提问于2012-11-26
得票数 3
1
回答
两个
3D
数组
的
条件
和
;条件是一维
数组
numpy
、
numpy-ndarray
我想有条件地添加两个
3D
(shape (N,3))
numpy
数组
,其中条件指定为一维
数组
(shape of N)。 什么是一种有效
的
(
矢量化
的
)方法?
numpy
.where()只支持三个
数组
(包括条件)都具有
匹配
维数
的
条件运算。], [0.4, 0.4], [0.5, 0.5]]) c = np.asarray([0, 1, 1, 0]) 我希望能够做到: np.where(c == 1, a
浏览 8
提问于2020-10-07
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何迭代第三个
数组
维度,返回一个二维
数组
python
、
arrays
、
numpy
、
matrix
我已经得到了一个3Dnumpy
数组
,在返回当前迭代
的
2d
数组
的
for循环中迭代第三维
的
最佳方法是什么?
浏览 1
提问于2019-08-02
得票数 0
1
回答
如何将以两个
数组
作为输入
的
函数
矢量化
?
python
、
python-3.x
、
vectorization
假设我有一个
3D
numpy
数组
$y_{n \i.e.\i.e.}$
和
一个一维
numpy
array$x_{p \xx1}$,我想在$y$
的
每个片段(即$yi,j,:$)
和
$x$上应用'PyOLS‘函数。如何在Python中向量化此操作?下面是一个示例
代码
:def PyOLS(xvec, yvec): X = np.c_[xvec, np
浏览 7
提问于2022-10-29
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Python:将
数组
中
的
字符串与另一个Array中文本中
的
子字符串
匹配
python
、
arrays
、
vectorization
、
string-matching
、
data-extraction
如果没有
匹配
的
项目(所选
的
文章
不
包含任何街道名称),那么
数组
中应该有一个空元素。我还被告知要为此使用
矢量化<
浏览 2
提问于2017-12-27
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何将包含索引作为变量
的
函数向量化
python
、
arrays
、
numpy
、
vectorization
用
NumPy
(1.10)可以将包含索引
的
函数
矢量化
为变量吗?我有一个bool
数组
A(i,j,k)
和
第二个
数组
B (bool
和
3d
,但更大),其中元素应该根据某些条件获得其状态,简化如下: B[i+1][j][k] = True B[i][j][k+1] = True (因此,
对于
A中
的
每个元素都是真的,B中
浏览 2
提问于2018-02-11
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在python中加速Euler数值格式
python
、
performance
、
numpy
、
cython
假设我有一个更新方案,如下所示:dt = 0.01 x[0] = 0.5 在当前
数组
元素需要前一个
数组
元素进行计算
的
情况下,加速这种形式
的
代码
的
最佳策略是什么?我试图将其转换为
矢量化
的
形式,但我有点卡住了,不知道如何使用尾随<
浏览 0
提问于2015-09-30
得票数 1
2
回答
根据以前
的
索引更新每个索引
的
numpy
python
、
numpy
是否有一种
矢量化
的
方法来更新
numpy
数组
中基于其前面的索引
的
每个任意索引?例如,在伪
代码
中,如果我有一个矩阵3 1 4
对于
每一个指数(i,j),我想做:现在我知道我可以迭代地这样做了,但是我想知道是否有一种
矢量化
的
方法来做到这一点,因为它比一次又一次地把它从
numpy
数据空间中提取出来更有效。而且,我知道这是一个围
浏览 0
提问于2018-11-23
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用索引
的
numpy
数组
索引
numpy
数组
python
、
arrays
、
numpy
、
indexing
我有一个
3D
numpy
数组
data
和
另一个索引
数组
pos (索引本身就是一个
numpy
数组
,这使后者成为一个2D
数组
):data = np.arange(8).1, 0], [0, 1, 0], [1, 0, 0]])# [0, 1, 0],我希望使用来自data
的
索引来选择
浏览 0
提问于2018-05-16
得票数 7
回答已采纳
2
回答
序列\$x_{i+1} = f(x_i)\$与
NumPy
的
矢量化
python
、
performance
、
numpy
我想用自定义函数
的
“累积”
结果
填充一个
NumPy
数组
。目前,我
的
代码
是:def f(x, mu): x = x0 s[i], x = x, f(x, mu)它没有利用
NumPy
<e
浏览 0
提问于2017-12-07
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