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沙龙
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回答
提高
对
大量
向量
的
numpy
运算
的
速度
python
、
arrays
、
vectorization
、
numpy-ndarray
、
numpy-einsum
我想更快地实现下面所示
的
功能。理想情况下,当number_points变量设置为400-500时,代码应该可以工作。有没有什么方法可以改进函数定义来
提高
速度
(参见示例运行)? ? 下面是我
的
代码: import
numpy
as np def initialize_plane_points(Domain = 100,number_points=200,Plane_Offset
浏览 38
提问于2020-07-22
得票数 0
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2
回答
为什么
向量
化
对
Matlab程序有好处?对于
NumPy
和Boost(uBLAS)是一样
的
吗?
matlab
、
boost
、
numpy
、
vectorization
、
ublas
用
向量
化代替for循环,可以显著
提高
Matlab程序
的
运行
速度
。是不是因为
向量
化
的
代码是并行运行
的
? 矢量化
对
使用
NumPy
或uBLAS
的
程序也有好处吗?
浏览 0
提问于2011-05-16
得票数 5
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1
回答
算术
运算
的
最有效数据类型
sql-server
、
decimal
、
query-optimization
、
sqldatatypes
我有一个运行在SQL Server上
的
大型SQL数据库。我必须
对
大量
数据执行算术
运算
,并且我希望
提高
性能。我目前使用FLOAT数据类型存储金额,并且我一直在阅读有关数字数据类型
的
文章,以了解另一种数据类型是否可以
提高
速度
。有没有更快
的
数据类型可以用来代替f
浏览 1
提问于2017-01-14
得票数 0
2
回答
Python列表重新排序,还记得原来
的
顺序吗?
python
、
list
、
python-3.x
、
probability
、
bayesian
我正在做一个贝叶斯概率项目,在这个项目中我需要根据新
的
信息调整概率。我还没有找到一种有效
的
方法来做到这一点。我尝试做
的
是从不同场景
的
等概率列表开始。例如。70%
的
机会被选中。(.7/.333=2.33,.3/.667=.45)我需要一种像myList一样
对
newList进行排序
的
方法拥有一个一致
的
顺序是很重要
的
,因为这个过程
浏览 2
提问于2012-11-22
得票数 0
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2
回答
用于python多处理
的
硬件
python
、
pandas
、
multiprocessing
、
gpu
、
xeon-phi
我有一个任务,我需要运行相同
的
功能,
对
许多不同
的
熊猫数据。我将所有数据加载到一个列表中,然后使用Pool.map模块将其传递给multiprocessing。函数代码本身已经尽可能地
向量
化,包含了一些if/else子句和没有矩阵操作。 GPU处理不过,从我所读到
的
资料来看,我不确定我是否能实现我想要
的
,而且在任何情况下都需要进行
浏览 6
提问于2019-04-08
得票数 1
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3
回答
海量数据
的
散点图
python
、
numpy
、
matplotlib
我想用生成一个包含
大量
数据(大约300万个点)
的
散点图。实际上,我有3个相同尺寸
的
向量
,我用下面的方法来绘制。import matplotlib.pyplot as pltfrom
numpy
import *import但实际生成它需要太长时间(我正在使用Python2.7和Matplotlib1.0在我
的
MacBook专业版4GBRAM上工作)。有什么方法可以
提高<
浏览 5
提问于2010-11-03
得票数 19
回答已采纳
1
回答
我如何改进我
的
代码,让它运行得更快?
python
、
performance
、
python-3.7
因此,要遍历所有样本,需要花费足够长
的
时间。 import xlrd import time import
numpy
FragmentSize, A, B) print("My program took " + str(time.time() - start_time) + &qu
浏览 3
提问于2019-10-04
得票数 0
3
回答
如何在python中加速循环
python
、
numpy
、
vectorization
我想加快这一小段代码
的
速度
x和id是相同维数
的
numpy
数组,而ids是较小维数
的
数组使用
向量
运算
的
最快方法是什么?
浏览 2
提问于2012-08-15
得票数 1
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3
回答
我可以强制python数组元素具有特定
的
大小吗?
python
、
arrays
、
numpy
python没有
对
每个元素使用4个字节,而是使用了8个字节(如array.itemsize所示),并由pympler进行了验证。例:8>>> np.array(range(10), dtype = np.uint32).itemsize但问题是,任何使用
numpy
浏览 6
提问于2016-04-25
得票数 7
回答已采纳
1
回答
向量
化
numpy
中
的
根查找
python
、
numpy
、
scipy
、
vectorization
、
mathematical-optimization
我需要运行一个函数来找到依赖于
大量
数据中
的
一个参数
的
方程
的
根(实际
的
方程要复杂得多,但形式上是等价
的
)。def f(x):
对
它进行矢量化方便吗?我试着使用
numpy
.vectorize(f),它工作得很好,但我认为它
的
速度
和python fo
浏览 1
提问于2015-08-19
得票数 2
1
回答
有没有比通过数组更有效地处理
大量
数据
的
方法?
python
、
arrays
、
data-structures
在这个过程中,我收集了
大量
的
数据点(很容易达到1.000.000或更多),随后我将对其进行分析。到目前为止,我使用
的
是浮点数
的
数组,原则上可以做到这一点。然而,当我在每次测量中使用越来越多
的
数据点时,我
对
获取
的
数据产生了奇怪
的
影响,这让我怀疑数组
的
处理是否如此低效,以至于写入它们会在数据获取循环中造成显著
的
时间延迟。 这有可能吗?你有任何关于如何改善写作过程中
的
处理时间
的
建议(这是
浏览 3
提问于2011-08-01
得票数 4
2
回答
慢位
运算
python
、
numpy
、
bitwise-operators
、
bitarray
、
bitstring
我正在开发一个Python库,它对长位字符串执行
大量
按位操作,并且我希望找到一种能够最大限度地
提高
其
速度
的
位字符串类型。bitstring: 380.9796937642803编辑: 关于Python /longs上
的
单个操作如何与整个
numpy
位数组上
的
向量
操作相比这里最重要
的
是,我可以代表所有的10,000位位,并且可以对它们执行按位
运算
。如果
浏览 6
提问于2015-06-06
得票数 10
回答已采纳
1
回答
避免创建新
的
数组作为
numpy
/scipy操作
的
结果?
python
、
numpy
、
memory-management
、
optimization
、
scipy
对于在
numpy
/scipy中执行重复操作,存在
大量
开销,因为大多数操作返回一个新对象。例如 x = A*xfor i in range(100): np.dot(A,x,x_new我希望这不仅仅是乘法,而是返回矩阵或
向量
的
所有
运算
。
浏览 2
提问于2015-04-26
得票数 5
1
回答
为什么Numba
的
矩阵乘法很慢?
python
、
numpy
、
numba
我试图找到一个解释,为什么我使用Numba
的
矩阵乘法比使用
NumPy
的
点函数慢得多。虽然我使用Numba编写矩阵乘法函数
的
最基本
的
代码,但我不认为性能显著降低是由于算法。我
的
代码是2 def numba_dot(A, B):4 k=A.shape[1] 5相比之下,
NumPy
的
点函数需要大约10毫秒
的
矩
浏览 0
提问于2021-04-06
得票数 1
1
回答
Numba autojit函数比矢量化
Numpy
方法慢
python
、
python-3.x
、
numpy
、
jit
、
numba
我有以下for-循环来构造一个值列表:A = [] A.append(i**3 + i**2)为了进一步加快数组
的
创建
速度
,我想我应该尝试使用Numba包。,我没有看到使用Numba带来
的
任何性能
提高
,这比仅使用
Numpy
的
矢量化方法慢了近3倍。<em
浏览 4
提问于2014-10-14
得票数 4
回答已采纳
1
回答
写循环作为布尔
运算
matlab
、
boolean
问题陈述for k= 1:length(source); E(find(E(:,2)==kk),3)=0; 我试图用这个循环实现什么使用此循环,我希望在E<e
浏览 4
提问于2016-06-17
得票数 2
回答已采纳
1
回答
为什么scipy
的
稀疏数组
的
向量
点积比
numpy
的
密集数组
的
csr_matrix慢?
python
、
numpy
、
scipy
、
sparse-matrix
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。).tocsr()[10];' + \2.78864903101930
浏览 2
提问于2015-11-20
得票数 3
4
回答
不同形状阵列
的
Numpy
距离计算
python
、
arrays
、
numpy
、
scipy
、
euclidean-distance
我不确定我
的
标题是否正确,但基本上我有一个引用坐标,格式为(x,y,z),还有一个大
的
列表/坐标数组。我需要得到每一个之间
的
欧几里德距离,所以在理论上,对于
numpy
和scipy,我应该能够做一个操作,例如:a =
numpy
.array([1,1,1]) distances = scipy.spatial.distance.e
浏览 1
提问于2018-07-09
得票数 1
回答已采纳
3
回答
加速大数组之间
的
数值求和
python
、
arrays
、
numpy
我有一个在
numpy
数组上运行操作
的
代码。虽然线性代数
运算
看起来很快,但我现在发现了另一个问题
的
瓶颈:两个不同数组
的
求和。在下面的示例中,WE3和T1是两个1000X1000X1000数组。首先,我使用
numpy
运算
计算WE3,然后
对
这些数组求和。import
numpy
as npimport timen = 1000 X = np.random.uniform(size =
浏览 5
提问于2016-10-08
得票数 0
1
回答
为什么Matlab矩阵求逆比
numpy
快?
python
、
matlab
、
performance
、
numpy
、
matrix
这与讨论
numpy
与Matlab
的
速度
的
几个问题有关。然而,它们中
的
大多数都有多个矩阵
运算
,而不是一个单一
的
运算
。例如,from
numpy
import linalg as LAR = np.rando
浏览 12
提问于2017-01-23
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