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沙龙
4
回答
Numpy
/
Pandas
优化
的
向量
操作
python
、
pandas
、
numpy
、
vector
、
addition
假设我有一个数据帧df: Vx Vy1 2.00 3.000 1.00 1.00 1.4142121.50 1.75 2.30489 使用
numpy
/<e
浏览 40
提问于2019-03-23
得票数 0
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1
回答
pandas
是否缩短了运行时间?
python-3.x
、
pandas
、
time
我有一个用python编写
的
代码,其中包含不同
的
矩阵和for循环来更改矩阵元素。但是它需要很长时间才能运行。现在
的
问题是,如果我将矩阵改为
pandas
、DataFrames和series,是否会减少运行时间?
浏览 20
提问于2020-04-28
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在
Pandas
中使用自定义C函数(一种简单
的
方法)
python
、
c
、
python-3.x
、
pandas
、
cython
有没有一种方法可以让自定义C函数作用于
pandas
DF?例如,我知道我可以将一个c函数包装在python函数中,然后在逐行迭代中使用它,但这似乎效率很低。我知道
pandas
是用c写
的
。我想用一种简单
的
方式告诉
pandas
“使用这个c函数”。我
的
用例是,我一遍又一遍地做一组简单但计算成本较高
的
计算,我希望使这组特定
的
计算速度大大加快。编辑:我认为以某种方式将整个
Pandas
Dataframe传递给C函数会很好,实际上迭代可能无论如何
浏览 33
提问于2020-10-05
得票数 0
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1
回答
熊猫.min()方法看起来并不是最快
的
python
、
pandas
、
performance
、
dataframe
我正在尝试获取我
的
Pandas
列
的
mins、maxs、means等等(所有的数值都是某种类型
的
),而且看起来
Pandas
方法不是最快
的
。如果我第一次使用.values访问它,这些
操作
的
运行时似乎得到了很大
的
改进。这是我们想要
的
行为吗(意思是
Pandas
在做傻事还是故意
的
?)也许我用.values来消耗额外
的
内存,或者我做了一些假设和/或在某种程度上使它变
浏览 0
提问于2018-12-10
得票数 3
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2
回答
从
向量
中执行逐个元素
的
减法
python
、
numpy
我需要从下面的等式中计算
向量
的
元素减法和:Y以
numpy
数组
的
形式给出dev = 0 for j in range(y.shape[0]):if i == j: dev += y[i, j] - y[i, j] 这绝对不是最好
的
解决方案。如何使用
向量
化
操作
对
numpy</em
浏览 4
提问于2021-06-09
得票数 1
1
回答
python-polars `df.select`
操作
的
性能改进
python-polars
import os, platform, timeit,
numpy
as np,
pandas
as pd, polars as pl print("polars:", timer(lambda: df_polars.sum()))---- info ---- platform=macOS-11.6.5-x86_64-i386-64bit; processor=i38
浏览 3
提问于2022-06-18
得票数 1
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4
回答
我如何分割一个
numpy
字符串数组中
的
每个元素?
python
、
arrays
、
string
、
numpy
、
slice
Numpy
有一些非常有用
的
,它将常规
的
Python
操作
向量
化。a =
numpy
.array(['hello', 'how', 'are', 'you'])
numpy
.cha
浏览 0
提问于2016-08-19
得票数 19
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3
回答
有人能把列表、数组、数值数组、熊猫数据帧、序列之间
的
定义和区别统一起来吗?
python
、
arrays
、
numpy
、
pandas
、
dataframe
我是Python初学者,对这些不同
的
数据存储形式感到困惑?应该在什么时候使用哪一个。另外,其中哪一个适合存储矩阵(和
向量
)?
浏览 0
提问于2016-03-09
得票数 1
2
回答
用
Pandas
规范列规范二维
向量
的
Numpy
数组
python
、
numpy
我有一个
Numpy
数组
的
2D坐标: [u_2, v_2],我需要用一个
向量
将其规范化,该
向量
包含存储为
Pandas
系列
的
每个
向量
的
规范列表:预期结果:
浏览 10
提问于2022-02-17
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1
回答
Pandas
在小数据下
的
效率
python
、
performance
、
pandas
、
memory
考虑到效率和可读性,对大数据使用
pandas
是很好
的
。什么时候我应该考虑使用
pandas
或
numpy
?
浏览 2
提问于2017-08-18
得票数 1
2
回答
几个长度不均匀
的
NumPy
矢量求和
的
最快方法
pandas
、
performance
、
numpy
、
optimization
、
vector
问题陈述很简单:给定任意数量
的
NumPy
一维浮标
向量
,如下所示:v2 =
numpy
.array([4, 4, 4, 5, 5, 0, 0])v4 =
numpy
.array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0: operands could not be broadcast
浏览 1
提问于2019-05-16
得票数 2
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1
回答
Python:如何在
pandas
中对字典函数进行矢量化
python
、
pandas
、
optimization
、
vectorization
如何使用
pandas
向量
化或
numpy
向量
化,这涉及到生成/构建字典?所以目前,我只是使用df.itertuples实现了对数据
的
迭代。我想知道我是否可以使用
pandas
矢量化来
优化
它,但我得到
的
错误是unhashable type: '
numpy
.ndarray'或'Series' objects are mutable, thus但是我如何使用
pandas
或<em
浏览 10
提问于2020-08-17
得票数 0
1
回答
Pandas
优化
python
、
numpy
、
pandas
我写了一个函数来处理
pandas
的
数据。使用我
的
函数
的
%prun
的
分析日志张贴在底部(只有几行)。我想
优化
我
的
代码,因为我需要调用这个我写了超过4000次
的
函数。运行此函数一次需要37.7s。似乎最耗时
的
部分是
numpy
.ndarray
的
nonzero。因为我几乎所有的
操作
都是基于
pandas
的
,所以我想知道
pandas
中<em
浏览 2
提问于2014-06-24
得票数 0
3
回答
为什么所有虚假bools列表
的
numpy
.argmax值为零?
python
、
numpy
我使用
numpy
.argmax来计算第一个索引,其中True可以在bools
向量
中找到。调用
pandas
.Series给出
的
是Series索引,而不是元素索引。我在代码中发现了一个微妙
的
错误,当
向量
全部为False时会弹出;在本例中返回索引0似乎很危险,因为True很可能是在第一个元素中
的
True。这个返回值
的
设计选择是什么?>>>
numpy
.argmax([False,False,False])>&g
浏览 3
提问于2017-08-18
得票数 6
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1
回答
optimize.fmin错误: IndexError:数组索引太多
python
、
scipy-optimize
我正在尝试
优化
python中
的
一个函数,使用optimize.fmin。该函数应在给定初始条件和参数
的
情况下
优化
参数
向量
。但是,在运行函数本身时,当我试图运行
优化
时,我仍然会收到以下错误:简而言之,我
的
代码就像:import
pandas
as pd # i
浏览 6
提问于2020-02-04
得票数 0
2
回答
python中大型数据集
的
高效条件验证
python
、
performance
、
validation
我需要验证行中
的
每个值是否符合某些格式要求。首先,我认为验证这些数据
的
最有效方法是将lambda函数应用到我
的
dataframe中。df.apply(lambda x: validateCol(x), axis=1) 但这似乎不能支持我需要执行
的
所有条件验证(其中特定
的
单元格验证需要引用其他列中
的
其他单元格)。这样做最有效
的
方法是一个一个地遍历所有行,然后逐个检查每个单元格吗?目前,我
的
解决方案是可行
的
,但它感觉丑陋和缓慢!
浏览 5
提问于2021-03-30
得票数 2
回答已采纳
2
回答
理解
Numpy
矢量化与Numexpr矢量化表达式多线程
的
区别
python
、
multithreading
、
numpy
、
vector
我有点纠结于这样一个概念,即
NumPy
被认为是将其算术数组
操作
向量
化:它是否克服了Python,因为
NumPy
的
一部分是用C实现
的
?另外,Numexpr是如何工作
的
呢?如果我正确理解,它通过
优化
的
JIT运行代码,并支持多线程,从而克服了Python
的
GIL。 难道“真”矢量化更像是多线程而不是多线程吗?
浏览 2
提问于2014-06-30
得票数 8
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1
回答
Python:多维数组
的
numpy
.dot /
numpy
.tensordot
python
、
numpy
、
numpy-ndarray
、
backpropagation
、
tensordot
我正在
优化
反向传播算法
的
实现,以训练一个神经网络。我正在研究
的
一个方面是,将数据点集(输入/输出
向量
)上
的
矩阵
操作
作为由
numpy
库
优化
的
批处理过程来执行,而不是遍历每个数据池。B: (6,1)
numpy
array然后,我将said矩阵扩展为张量,其中第一个形状索引将引用数据集。如果我有3个数据集(为了简单起见),矩阵将如下所示: A: (3
浏览 4
提问于2020-06-12
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1
回答
Apache箭头,对齐和填充
python-3.x
、
alignment
、
padding
、
simd
、
apache-arrow
我想使用apache arrow,因为它使执行引擎能够利用现代处理器中包含
的
最新SIMD (单输入多数据)
操作
,以实现分析数据处理
的
本机
向量
化
优化
。()。为了验证64字节对齐,我使用了一个
numpy
数组
的
__array_interface__数据成员,该成员指向存储数组内容
的
数据区,并在其上计算模数64。如果结果为0,则内存地址至少在64字节上对齐。当我在我
的
系统(Fedora)上执行下面的代码时,它似乎可以工作(模64
的</
浏览 12
提问于2018-02-16
得票数 1
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3
回答
在
Pandas
中"element wise“是什么意思?
pandas
我正在努力清楚地理解熊猫中“元素”
的
概念。我已经在上搜索过了,我猜是不是有点吵?当人们说“应用函数元素”是什么意思?当我读到这篇文章时,这个问题出现了:
浏览 2
提问于2018-09-10
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