Numpy:基于条件向量化赋值_基于向量化的numpy特定操作_基于Numpy数组的向量化累积级联 - 腾讯云开发者社区

在用Python进行矩阵运算（尤其是大型矩阵运算）的时候，最忌讳的是写循环，循环的执行效率极其的低，想要提高计算效率，有很多方法可以尝试，今天我们就来看一下如何在仅基于numpy的条件下，召唤一些技巧来加速矩阵的计算效率...下面我们来尝试一下用numpy的vectorize方法，将函数向量化。 vectorize函数向量化 vectorize是numpy的一个将函数向量化的方法，在官方文档中有专门的介绍。...定义一个向量化函数，该函数以嵌套的对象序列或 numpy 数组作为输入，并返回单个 numpy 数组或 numpy 数组的元组。...向量化函数对输入数组的连续元组(如 python map 函数)计算 pyfunc，但它使用 numpy 的广播规则。向量化输出的数据类型是通过使用输入的第一个元素调用该函数来确定的。...我们来把三次实验的单位统一一下：原生for循环：1250000 us 向量化函数：11500 us 索引赋值：264 us 索引赋值的速度是向量化函数的43倍，是原生for循环的4734倍！

6741 0

向量化操作简介和Pandas、Numpy示例

3、条件操作也将矢量化用于条件操作，比如基于列a中的条件创建一个新的列D: import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3]} df = pd.DataFrame...向量化的好处在Pandas中向量化提供了几个好处: 效率:操作针对性能进行了优化，并且比传统的基于循环的操作快得多，特别是在大型数据集上。...效率比较比较一下使用NumPy和Python中传统的基于循环的方法执行元素加法所花费的时间。我们将使用timeit模块来度量这两个方法的执行时间。...向量化加速代码的原理向量化为加快代码速度提供了几个优势: 减少循环开销:在传统循环中，存在与管理循环索引和检查循环条件相关的开销。通过向量化，可以消除这些开销，因为这些操作应用于整个数组。...所以无论是在处理基本算术、自定义函数还是条件操作，利用向量化都可以极大地改进数据分析工作流。

4762 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

从零开始深度学习（七）：向量化

如果有很多的特征，那么就会有一个非常大的向量，所以 , ，那么如果想使用非向量化方法去计算，就需要用如下方式（基于 python 编程实现）： z = 0 for i in range(n_x):...非向量化方法：初始化向量，然后通过循环依次计算每个元素向量化方法：通过 python 的 numpy 内置函数，执行命令 numpy 库有很多向量函数，比如 u=np.log 是按元素计算对数函数...首先，定义一个行列的矩阵作为训练输入(如下图中蓝色 )，numpy 形式为。吴恩达老师手稿如下：前向传播过程中，如何计算，， ……一直到？...希望你尽快熟悉矩阵乘法，因为矩阵乘法的要求中有一条是，两个矩阵相乘，左面矩阵的列数需要等于右面矩阵的行数，也是，也是，而是，正好符合的公式，且保证了矩阵乘法的条件。...翻新后的计算如下： ---- 前五个公式完成了前向和后向传播，后两个公式进行梯度下降更新参数。最后的最后，终于得到了一个高度向量化的、非常高效的逻辑回归的梯度下降算法，是不是？

1.2K3 0

云原生向量数据库Milvus:数据与索引的处理流程、索引类型及Schema

目前较为成熟的技术是基于聚类或图来表示高维稠密向量的近邻关系。无论哪种索引类型，都涉及到大规模向量数据的多次迭代计算，如寻找聚类、图遍历的收敛状态。...根据实现方式，ANNS 向量索引可分为五大类：基于树的索引基于图的索引基于哈希的索引基于量化的索引基于量化和图的索引 * Milvus 支持的索引类型如下...IVF_FLAT：基于量化的索引，适用于追求查询准确性和查询速度之间理想平衡的场景（高速查询、要求高召回率） IVF_SQ8：基于量化的索引，适用于磁盘或内存、显存资源有限的场景（高速查询、...，适用于追求高查询效率的场景（高速查询、要求尽可能高的召回率、内存资源大的情景） ANNOY：基于树的索引，适用于追求高召回率的场景（低维向量空间） IVF_HNSW：基于量化和图的索引...，高速查询、需要尽可能高的召回率、内存资源大的情景 RHNSW_FLAT：基于量化和图的索引，高速查询、需要尽可能高的召回率、内存资源大的情景 RHNSW_SQ：基于量化和图的索引，

1.4K2 0

独家 | 带你入门比Python更高效的Numpy（附代码）

未受到重视的是，把有一定规模的代码模块，如条件循环，进行矢量化，也能带来一些好处。正文 ? Python正在迅速成为数据科学家的编程实战语言。...我最近一篇文章讲了使用Numpy向量化简单数据转换任务的优势，它引起了一些联想，并受到读者的欢迎。关于代码简化等矢量化的效用，也有一些有趣的讨论。...现在，基于某些预定义条件的数学转换在数据科学任务中相当普遍。事实证明，通过首先转换为函数然后使用numpy.vectorize方法，可以轻松地对条件循环的简单模块进行矢量化。...在我之前的文章中，我展示了Numpy矢量化简单数学变换后一个数量级的速度提升。对于目前的情况来说，由于内部条件循环仍然效率低下，速度提升并不那么显着。...我们看到的证据表明，对于基于一系列条件检查的数据转换任务，与一般Python方法相比，使用Numpy的向量化方法通常会使速度提高20-50％。

1.1K3 0

数据分析 | Numpy进阶

回顾： Python数据分析之旅: 前戏数据分析 | Numpy初窥索引与切片切片索引Numpy中选取数据子集或者单个元素的方式有很多，一维数组和Pyhon列表的功能差不多,看下图: ?...多维数组注意：直接给元素赋值,返回的数组都有是视图，是直接映射到数据源上，如有改变也会影响到数据源 ? ? ? 说明：布尔索引与花式索引不常用,不作讲解! 通用函数运算 ?...运算和数据处理 Numpy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数据表达式，否则需要编写循环，用数组表达式代替循环的做法通常称为失量化.失量化的运算比普通的Python运算更快. ?...条件逻辑表述为数组运算 numpy.where函数是三元表达式x if condition else y的失量化版本,np.where的第二个和第三个参数不必是数组，它们都有可以是标量值，在数据分析中where...再下一篇是关于Pandas的教程,Numpy深入部分先放一下，等把Pandas教程做完再补上，因为Pandas是对Numpy的进一步补充,等等大家熟悉了Pandas再回头看Numpy高级部分更容易理解.

1.7K1 0

超强Python『向量化』数据处理提速攻略

作者：Cheever 编译：1+1=6 今天公众号给大家好好讲讲基于Pandas和NumPy，如何高速进行数据处理！ 1 向量化 1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。...2 numpy.where() 语法很简单，就像Excel的IF()。第一个参数是逻辑条件Numpy，它将为数组中的每个元素计算一个布尔数组。...当条件满足且为True时，将返回第二个参数，否则返回第三个参数。看下面的例子： numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组，并在条件为真或假时返回两个参数，它对每个元素都这样做。...你可以调用np.where在任何情况下，代码长了就变得有点难读了实际上有一个函数专门可以做多重条件的向量化，是什么呢？ 5 numpy.select() 向量化if...elif...else。...只要它符合你的条件。这是我们第一次尝试将多个条件从.apply()方法转换为向量化的解决方案。向量化选项将在0.1秒多一点的时间内返回列，.apply()将花费12.5秒。

6.3K4 1

Deeplearning.ai 课程笔记第一部分：神经网络与深度学习

2.4 向量化向量化可以避免循环，减少运算时间，Numpy 的函数库基本都是向量化版本。向量化可以在 CPU 或 GPU 上实现（通过 SIMD 操作），GPU 上速度会更快。...w 和 b 表示每一层线性输出的对应参数 W 和 B 表示向量化后的参数 a 表示每一层的激活输出 a[0] 表示输出，a[L] 表示输出 A 表示向量化后的激活输出 4.1.3 深层网络中的前向传播...对于单个输入，前向传播的伪代码如下： z[l] = W[l]a[l-1] + b[l] a[l] = g[l](z[l]) 对于 m 个输入（向量化），前向传播的伪代码如下： Z[l] = W[l]A...[l-1] + B[l] A[l] = g[l](Z[l]) 我们无法对整个前向传播使用向量化，需要使用 for 循环（即每一层要分开计算）。...4.3.1 前向传播模块向量化后的伪代码如下： Input A[l-1] Z[l] = W[l]A[l-1] + B[l] A[l] = g[l](Z[l]) Output A[l], cache(

8245 0

5倍提升，加速CPython！Quant如何看？

团队将需要在一些约束条件下工作。比如：他们需要保持代码的可维护性，不破坏稳定的ABI兼容性，不破坏有限的API兼容性，不破坏或降低极端情况的速度，比如在eval堆栈上增加100万个用例。...1、对于已经用 C 语言编写的代码（如 NumPy 和 TensorFlow） 2、I/O-bound 代码 3、多线程代码 4、及算法效率低下的代码同时，团队还创建了一个GitHub org，包含几个...repos： https://GitHub.com/faster-cpython/ Van Rossum说道，基于Python工具的用户可以从这些变化中受益。...从理论上讲，这可能包括像小摩（JPMorgan）、美国银行这样的投行，它们在风险定价系统中大量使用Python语言（尽管小摩在Python2向Python3方面切换已经很晚了）。...Python中使用的大部分繁重的计算代码已经在内部使用了C（或c++ /Fortran），比如blas/lapack/numpy/tensorflow等。

1.1K1 0

NumPy知识速记

NumPy数组的运算矢量化（vectorization）。...arr Out[59]: array([[False, True, False], [ True, False, True]], dtype=bool) 基本的索引当你将一个标量值赋值给一个切片时...可以将其看做简单函数（接受一个或多个标量值，并产生一个或多个标量值）的矢量化包装器。...numpy.where 函数是三元表达式 x if condition else y 的矢量化版本。...伪随机数，是因为它们都是通过算法基于随机数生成器种子，在确定性的条件下生成的。

1K1 0

揭秘Numpy「高效使用哲学」，数值计算再提速10倍！

读过很多讲解Numpy的教程后，我准备写一个Numpy系列。结合工作项目实践，以Numpy高效使用哲学为主线，重点讲解高频使用函数。...1 Numpy更高效使用Python的地方，就能看到Numpy，尤其是需要数值计算的地方，Numpy的高性能更是体现的淋漓尽致。...它基于Python，提供远高于Python的高性能向量、矩阵和更高维度的数据结构。之所以性能高是由于它在密集型计算任务中，向量化操作是用C和Fortran代码实现。..., 我们能看到一个数组内元素的类型： In [9]: m.dtype Out[9]: dtype('int32') 如果我们尝试用str类型赋值给m，会报错： In [10]: m[0,0]='hello...1 m[0,0]='hello' ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'hello' 创建数组时，能指定类型，通过为dtype赋值

5921 0

解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题

要解决DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法运算的问题，可以通过将DataFrame的某一列转换为ndarray并重新赋值给新的变量，然后再进行运算。...通过将DataFrame的某一列转换为ndarray，并重新赋值给新的变量，我们可以避免格式不一致的错误，成功进行运算。numpy库的ndarray什么是ndarray?...这使得ndarray在进行向量化操作时非常高效，比使用Python原生列表进行循环操作要快得多。...ndrray的索引和切片ndarray支持基于索引和切片的灵活数据访问和操作。可以使用方括号[]来访问数组的元素。下面是一些常用的索引和切片操作：整数索引：通过指定索引位置来访问数组的元素。...布尔索引：通过指定一个布尔数组来访问数组中满足某个条件的元素。例如a[a > 5]可以访问数组a中大于5的元素。花式索引：通过指定一个索引数组或整数数组来访问数组的元素。

3832 0

python学习笔记第三天：python之numpy篇！

此图只是为了封面而已，并非python女友接下来要给大家介绍的系列中包含了Python在量化金融中运用最广泛的几个Library: numpy scipy pandas matplotlib ###...NumPy 简介一、NumPy是什么？...量化分析的工作涉及到大量的数值运算，一个高效方便的科学计算工具是必不可少的。...一些特殊的数组有特别定制的命令生成，如4*5的全零矩阵：默认生成的类型是浮点型，可以通过指定类型改为整型： [0, 1)区间的随机数数组：四、数组操作简单的四则运算已经重载过了，全部的'+'，'-'，'*'，'/'运算都是基于全部的数组元素的...想要真正的复制一份a给b，可以使用copy：若对a重新赋值，即将a指到其他地址上，b仍在原来的地址上：利用':'可以访问到某一维的全部数据，例如取矩阵中的指定列：稍微复杂一些，我们尝试取出满足某些条件的元素

2.7K5 0

荣登Nature，时隔15年NumPy论文终发表！

NumPy的发展历程早在上世纪90年代还没有NumPy的时候，当时流行的是「Numeric」，它是基于C语言编写的，在Python中提供了数组对象和array-aware函数。...然而，为了向开发者社区提供新的和探索性的技术，NumPy 正在过渡到一种中央协调机制，这种机制指定一个定义良好的数组编程 API，并根据需要将其分配给专门的数组实现。...对数组进行索引和切片可以返回满足特定条件的单个元素、子数组等。数组甚至可以使用其他数组进行索引。...为了补充数组语法，NumPy 对数组执行向量化计算的函数，包括算术、统计和三角图形学等。「矢量化」、「在整个数组而不是单个元素上操作」对于数组编程来说是必不可少的。...NumPy 的API和数组协议向生态系统提供了新的数组这些数组协议现在是 NumPy 的一个关键特性，预计只会越来越重要。

1.4K2 0

【NumPy 数组过滤、NumPy 中的随机数、NumPy ufuncs】

我们可以在条件中直接替换数组而不是 iterable 变量，它会如我们期望地那样工作。...，每行包含 5 个随机数： from numpy import random x = random.rand(3, 5) print(x) 从数组生成随机数 choice() 方法使您可以基于值数组生成随机值...ufunc 用于在 NumPy 中实现矢量化，这比迭代元素要快得多。它们还提供广播和其他方法，例如减少、累加等，它们对计算非常有帮助。...ufuncs 还接受其他参数，比如： where 布尔值数组或条件，用于定义应在何处进行操作。 dtype 定义元素的返回类型。 out 返回值应被复制到的输出数组。什么是向量化？...将迭代语句转换为基于向量的操作称为向量化。由于现代 CPU 已针对此类操作进行了优化，因此速度更快。

901 0

再见 for 循环！pandas 提速 315 倍！

，我们现在要增加一个新的特征，但这个新的特征是基于一些时间条件生成的，根据时长（小时）而变化，如下： ?...如果你不基于一些条件，而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格：df ['energy_kwh'] * 28，类似这种。...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。...但是，最后一个其它选择，就是使用 NumPy，还可以更快！五、使用Numpy继续加速使用pandas时不应忘记的一点是Pandas的Series和DataFrames是在NumPy库之上设计的。

2.7K2 0

Numpy使用3

上一篇博客介绍了numpy的几种初始化方式和numpy的数据类型（dtype）和shape的相关知识，这篇介绍numpy矩阵的索引与切片矢量化 numpy数组有一个很好的特性就是支持vectorization...[3] # 下标访问 Out[56]: 2 In [57]: c[2:4] # 切片也是个数组 Out[57]: array([5, 2]) In [58]: c[2:4] = 8 # 连续赋值支持...[1,1] # 也可以采用此种索引方法 Out[68]: array([5, 5, 5, 5], dtype=int16) In [69]: d[1,1] = 4 # broadcasting式的赋值..., 5, 5], [5, 5, 5, 5]]], dtype=int16) In [71]: d[1,1] = np.array([7,8,9,10]) # 可以相同大小的数组进行赋值..., False]], dtype=bool) In [83]: f[f==4] # 选取f中元素数值等于4的 Out[83]: array([4]) ##############如果有多个选取条件

7258 0

量化交易之向量化回测

这是 Python 进阶课的第十五节 - 量化交易之向量化回测，进阶课的目录如下： NumPy 上 NumPy 下 Pandas 上 Pandas 下 SciPy 上 SciPy 下 Pandas...负油价和负利率模型 Nelson-Siegel 构建债券收益率曲线外汇交易组合保证金制定系统 FR007 利率掉期定价和曲线拔靴之前基础版的 11 节的目录如下：编程概览元素型数据容器型数据流程控制：条件...异常处理函数上：低阶函数函数下：高阶函数类和对象：封装-继承-多态-组合字符串专场：格式化和正则化解析表达式：简约也简单生成器和迭代器：简约不简单装饰器：高端不简单本课的主要目标是掌握向量化回测...本课介绍了应用于三种类型的交易策略的回测：基于简单移动均线 (Simple Moving Average) 基于动量 (Momentum) 基于均值回归 (Mean Reversion) 对于每种策略...基于简单移动均线策略特殊示例通用示例 2. 基于动量策略特殊示例通用示例 3.

1.5K1 0

Python的矩阵传播机制&矩阵运算——消灭for循环！

利用numpy的内置函数对矩阵进行操作： numpy内置了很多的数学函数，例如np.log(),np.abs(),np.maximum()等等上百种。直接把矩阵丢进去，就可以算出新矩阵！...2,3,-4], [-9,4,5,6]]) print(X[X>0]) print(X[X<0]) 输出： [1 3 4 5 6] [-2 -4 -9] 它直接把矩阵X中满足条件的元素取了出来...震惊了我好久~ 所以可以这么理解，X[X>0]相当于一个“选择器”，把满足条件的元素选出来，然后直接全部赋值。用这种方法，我们便可以定义各种各样我们需要的函数，然后对矩阵整体进行更新操作了！...可见，用for方法和向量化方法，计算结果是一样，但是后者比前者快了400多倍！...因此，在计算量很大的时候，我们要尽可能想办法对数据进行Vectorizing，即“向量化”，以便让计算机进行矩阵运算。

3.3K4 0

《利用Python进行数据分析·第2版》第4章 NumPy基础：数组和矢量计算4.1 NumPy的ndarray：一种多维数组对象4.2 通用函数：快速的元素级数组函数4.3 利用数组进行数据处理4.

NumPy数组的运算数组很重要，因为它使你不用编写循环即可对数据执行批量运算。NumPy用户称其为矢量化（vectorization）。...4.3 利用数组进行数据处理 NumPy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数组表达式（否则需要编写循环）。用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。...图4-3 根据网格对函数求值的结果将条件逻辑表述为数组运算 numpy.where函数是三元表达式x if condition else y的矢量化版本。...，在确定性的条件下生成的。...假设我们想要知道本次随机漫步需要多久才能距离初始0点至少10步远（任一方向均可）。

4.8K8 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

如何让你的矩阵运算速度提高4000+倍

向量化操作简介和Pandas、Numpy示例

从零开始深度学习（七）：向量化

云原生向量数据库Milvus:数据与索引的处理流程、索引类型及Schema

独家 | 带你入门比Python更高效的Numpy（附代码）

数据分析 | Numpy进阶

超强Python『向量化』数据处理提速攻略

Deeplearning.ai 课程笔记第一部分：神经网络与深度学习

5倍提升，加速CPython！Quant如何看？

NumPy知识速记

揭秘Numpy「高效使用哲学」，数值计算再提速10倍！

解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题

python学习笔记第三天：python之numpy篇！

荣登Nature，时隔15年NumPy论文终发表！

【NumPy 数组过滤、NumPy 中的随机数、NumPy ufuncs】

再见 for 循环！pandas 提速 315 倍！

Numpy使用3

量化交易之向量化回测

Python的矩阵传播机制&矩阵运算——消灭for循环！

《利用Python进行数据分析·第2版》第4章 NumPy基础：数组和矢量计算4.1 NumPy的ndarray：一种多维数组对象4.2 通用函数：快速的元素级数组函数4.3 利用数组进行数据处理4.

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐