我知道,一些scipy.stats pdf函数是矢量化的,如中所述。import scipy.stats as st
list_of_xs = np.random.dirichlet(alpha,for循环执行它需要很长时间,以至于我跳到了矢量化可以加速代码。我认为这是因为我误用了np.vectorize()函数,或者pdf函数
我已经注意到,试图通过向量化python for循环来加速涉及生成大量随机数的numpy代码可能会产生相反的结果,并可能会减慢速度。下面这段代码的输出是:took time 0.588和took time 0.789。这违背了我关于如何最好地编写numpy代码的直觉,我想知道为什么会出现这种情况?import timeM = 1000for i in r
我试图将一个小的2D numpy数组("pos_x“)的值添加到一个更大的2D numpy数组("frame")中,从框架数组中的一个特定位置开始( "pos_y")。循环将源值添加到每个位置的帧值: for j in range(y):("x“和"有没有任何方法来加速这个过程,或者通过列表理解,或者映射,或者其