一段时间以来,我一直在尝试优化我的代码,并且刚刚意识到,每当我尝试使用具有3维或更多维数组的numpy.dot时,都会有巨大的性能损失。random.rand(32**2,256) for k in xrange(100):运行速度比以下转换慢50倍(在8有没有办法强制第一块代码是多线程的,并使用MKL而不显式地将其翻译成第二块代码?实际上,我使用的数组是4d和5d,我希望避免折叠所有
我有一个大型数据集,其中包含一个月内每天的三个大型单列向量(后向角、频率和功率)。我想使用像contourf这样的东西在极地图上显示数据。但是,我不确定如何将power数据重塑为2D数组。= meshgrid(x, y)contourf(BAZ, FREQ, z) # z needs to be 2D
有没有人知道我如何重塑