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简化循环的numpy操作
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然而，我在使用numpy操作来实现求和时遇到了问题。我希望能为简化这个实现提供一些建议。我目前的尝试是使用np.einsum，但到目前为止还没有取得
浏览 1提问于2017-02-20得票数 0
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我正在使用numpy运行python，并且我有一个循环，简化后，如下所示：for i in xrange(bins):在这里，结果和源都是numpy数组，f是一组稍微复杂的算术操作。例如，f的一个简化示例可能如下所示虽然f的论点一
浏览 1提问于2016-07-26得票数 1
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假设我有一些函数，例如 def f(x, y):X = np.arange(N)matrix = np.zeros((N, N)) for j, y in enumerate(Y):
matrix[i][j] = f(x,y) 我怎么才能用pythonic的方式来做呢？
浏览 13提问于2021-04-19得票数 1
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在这段代码中是否有什么方法可以避免for循环：running_total = 0 this_step = min(有什么方法可以用numpy的元素操作来完成吗？或者，如果我关心这个函数运行的速度有多快，我应该编写一个C函数吗？
编辑显然我没有说清楚。我简化上述代码的尝试似乎比其他任何事情都造成了更多的混乱。下面是一些更接近实际代码的</em
浏览 4提问于2016-09-20得票数 4
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我在python中编码已经有一段时间了，但是现在我面临一些严重的代码性能问题(因为迭代矩阵的循环)，我决定使用numpy来加速它，并学习更多。def testPossibleCentersFormula(x, y, weight, gx, gy,，我真
浏览 2提问于2015-06-26得票数 0
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我对python有点陌生，我想进入numpy。我试图用2个for-循环来求解高斯核函数： for k in range(len(centers_Hex)):其中center_Matrix包含高斯钟中心的(x，y)坐标矩阵，z_approx是我想要计算的data
浏览 4提问于2022-02-23得票数 -1
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是否有可能简化这一点：a = np.random.random_sample((40, 3))data = [] data.append(mean + np.dot(a, s))
data的大小应为我想知道我是否可以做一些广播而不是循环。我不能用np.add和一些[:, None]做到这一点。我当然没有正
浏览 1提问于2017-07-18得票数 1
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我正在阅读在高性能Python中引入numpy并在我自己的计算机上播放代码的章节。意外地，我使用for循环运行numpy版本，发现结果比原生python循环慢得令人吃惊。代码的一个简化版本如下所示，其中我用0定义了2D数组X，用1定义了另一个2D数组Y，然后在概念上将Y添加到X，概念上是X += Y。native list= 5.195128440856934
for loop with numpy array= 23.2419042
浏览 12提问于2017-12-15得票数 1
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是否有一种方法可以将一个操作向量化，该操作需要几个numpy数组并将它们放入字典列表中？x = np.arange(10)z = np.arange(100, 110)
print [dict(x=x[ii创建x、y和z的所有操作都是矢量化
浏览 1提问于2016-11-03得票数 6
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我试图在Python的numpy模块的帮助下并行化一些使用multiprocessing的计算。考虑一下这个简化的例子：import numpy
a = numpy.random.normal事实上，如果我把numpy计算替换为time.sleep(10)，这就是我所得到的完美
浏览 6提问于2015-03-31得票数 6
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我在我的python脚本中使用了很多随机数。传统上，我只在需要它们的地方调用random.random()，但现在这占了执行时间的一小部分。所以我想加快速度。现在我尝试使用numpyfor _ in range(cycles):一方面，这甚至比内置随机数慢，但另一方面，numpy.random.random支持生成大量随机数集：
from numpy.random im
浏览 4提问于2013-11-16得票数 1
我有一个numpy数组，它存储了访问另一个numpy数组所需的一组索引。>>> a [3, 4]])array([[0, 0],>>> a[c[0]] [1, 2]])
>>> a[0,0] # th
浏览 4提问于2017-01-31得票数 2
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我在python中有一个for循环，我想将其展开到GPU上。我想一定会有一个简单的解决方案，但我还没有找到。我们的函数循环遍历一个numpy数组中的元素，并执行一些数学运算，将结果存储在另一个numpy数组中。每次迭代都会向这个结果数组中添加一些。我们的代码可能会有如下所示的大规模简化：out = np.array([0
浏览 3提问于2014-04-04得票数 3
我有一个多维numpy数组，我需要对其进行修改，使其元素仅根据其中一维的索引进行修改。当然，我可以使用for循环来实现这一点，如下面的简化示例所示 import numpy as npfor ii in range(a.shape[1]):a[:,ii] *= ii 如果数组变得非常大，这可能会减慢执行速度，我想知道是否有一些聪明的方法来避免使用for循环？
浏览 21提问于2021-11-18得票数 0
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简化二次求和
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我试图使用numpy.einsum来简化代码中的循环。目前，我的代码如下所示：m = 50A = np.arange(k*m*n).reshape(k, m, n)for ind in xrange(k):我试图使用numpy.einsum作为这个<e
浏览 0提问于2015-10-28得票数 4
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如何在这个简单的矩阵分配中删除循环以提高性能？in range(0,ncol): counter[idx][ii][jj]+=1
我来自C++，我发现很难适应numpy的函数来做一些非常基本的矩阵操作，比如这个。我想我已经把它简化为一个一维循环，但是对于我所需要的，这仍然太慢了，在我看来，必须有一种更直接的方法来实现它。有什么建议
浏览 0提问于2020-06-29得票数 2
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我试图通过在for循环中按位移动操作将布尔值的列表解码为数字。这是我的代码的一个简化示例：k = 0n =在调试器中运行此命令会显示k是类型的int32。是不是要强迫k变成一个长型呢？或者有别的办法破解我的布尔人名单。代码最多应该处理128位。我想知道这是否只发生在for循
浏览 1提问于2018-08-22得票数 2
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十一是我想要有插值值的时间。编辑:使用numpy进行的一些修改#Finding the value of u u = ( xi - x[i] ) / hu0[0]]
if not i.size:u = u[z]
我现在面临的最大问题是如何修改最后一个循环
浏览 4提问于2015-10-14得票数 0
这是非常常见的SQL查询：结果是对于每个group_id，在组中列X值最大的一行(第一行)。我有一个包含许多列的2D NumPy数组，但让它简化为(ID、X、Y)：rows = np.array([[1 22 1236][2 23 1111]我想要： [2 23 1111]]
我可以通过累赘
浏览 6提问于2015-07-14得票数 3
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