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回答
Numpy
如何
使用
np.cumprod
为范围
函数
中的i向
量化
python
python
、
numpy
、
vectorization
、
numpy-ndarray
我有两个
python
函数
。第一个: import
numpy
as npmt = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) initval = initval + intval return initval 输出为: 214.03703703703704 为了让它更快,我
使用
numpy
来向
量化
它: def getnpx_(mt, age
浏览 14
提问于2021-10-05
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1
回答
Numpy
如何
使用
np.cumprod
向
量化
python
函数
python
、
python-3.x
、
numpy
、
array-broadcasting
、
numpy-ufunc
我有一个
python
函数
: pval = np.array([1,1,1,1,1,0.999709, 0.99973,0.999743,0.999706, 0.999675, 0.99965, 0.999629val = val * mt[i] return (m
浏览 29
提问于2021-10-06
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2
回答
Numpy
如何
使用
np.cumprod
为范围
函数
中的i重写
python
python
、
numpy
、
vectorization
、
numpy-ndarray
我有两个
python
函数
。(i + 1 - age) return initval 输出为: 48.111111111111114 为了让它更快,我
使用
numpy
来向
量化
它: def getnpx_(mt, age, interest): retur
浏览 26
提问于2021-10-05
得票数 1
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1
回答
Numpy
:带指数的数学公式向
量化
python
、
numpy
、
vectorization
我
使用
以下方程模拟马尔可夫生死过程:(对不起,MathJax不可用)。pi_i:# b_0 = 0.5, b_1, ..., b_{m-1} = 0.25b[0] =b[0:i] = {b[0:i]}, d[0:i] = {d[0:i]}')问题-1:
如何
将上面的for-循环“矢
量化
”?我
浏览 1
提问于2019-11-21
得票数 0
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2
回答
Python
-无循环列表元素乘法
python
、
numpy
我正在尝试创建一个
numpy
数组,其中的元素包含一些其他
numpy
数组元素的一些递增的乘积,如下所示: import
numpy
as np return(365-n)np.shape(x))for i in x: z[i] = 1 - np.prod(y[0:i+1]) 有人知道
如何
在不
使用
循环的情况下编写它吗几乎每个人都建议我避免在
python
中
浏览 18
提问于2020-05-03
得票数 0
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1
回答
从
python
函数
生成
numpy
数组
python
、
arrays
、
numpy
be converted to
Python
scalarsdef vsin(i): return (A *
numpy
.sin((2 * pi * wf) * i)).astype(
numpy
.int16这里的重点与sin无关:我希望能够像这样编写任意的
python
函数</
浏览 0
提问于2015-05-30
得票数 0
3
回答
集成的
NumPy
矢
量化
numpy
、
vectorization
、
quad
我有一个向量 问题是:我们
如何
才能将其矢
量化
为速度?
NumPy
vectorize()实际上是一个for循环,因此它不算在内。由于我
使用
的是
NumPy
函数
而不是“纯
Python
”
函数
,所以我认为可以将其矢
量化
,但我不知道
如何
实现。import
numpy
as npws =
浏览 8
提问于2016-12-19
得票数 7
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1
回答
如何
使用
numpy
优化数组上的双循环?
python
、
optimization
、
numpy
这段代码在
Python
中非常慢。
如何
使用
numpy
优化这个程序。数组m和z已经是
numpy
数组,但我假设我需要以某种方式将其向
量化
,尽管我找不到向
量化
函数
也可以访问值坐标的例子。
浏览 3
提问于2014-11-11
得票数 1
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3
回答
如何
并行/向
量化
字符串操作?
python
、
string
、
numpy
、
parallel-processing
、
vectorization
我很少有用于字符串操作的
函数
,但是除了
python
的内置程序(例如: spacy)之外,它们还涉及其他库。文章很快解释了我的矢
量化
。Timer(
python
_for).repeat(10, 10))) print("
num
浏览 1
提问于2022-08-30
得票数 1
2
回答
如何
将一个
函数
应用于所有
numpy
数组元素
python
、
numpy
我有一个一维
numpy
的整数数组。A i=i* 2.0我
如何
才能以向
量化
的方式做到这一点(尽可能快,而不用
python
编写显式循环)?问题是我不知道
如何
以向
量化
的方式获取数组索引。我正在从一个C DLL获取指向数组缓冲区的指针。然后,我
使用</em
浏览 0
提问于2018-05-22
得票数 0
2
回答
无需
使用
NumPy
的
numpy
.vectorize矢
量化
python
、
numpy
、
vectorization
最近,我发现自己越来越多地在大量结构化数据(如点和多边形)上
使用
NumPy
数组来进行内存管理和计算速度。在这样做的过程中,我总是需要对整个数组执行一些
函数
f(x)。根据经验和谷歌搜索,迭代数组并不是这样做的,因此,内置的
函数
应该被矢
量化
并广播到整个数组。这让我想知道为什么有人会
使用
numpy
.vectorize,如果您可以编写一些看似“纯向
量化
”的功能,或者
使用
像
numpy
.where这样的电池提供的功能。现在请回答
浏览 16
提问于2022-04-17
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3
回答
将依赖于数据数据的索引和列的
函数
应用于数据
python
、
pandas
、
dataframe
、
numpy
、
pybind11
我有一个由3个浮动变量组成的
python
函数
def f(x, y, z),我想用
numpy
和/或熊猫最快的方式计算f(x[i], y[j], z[i,j])的2d数组,但我不知道该怎么做。我看到了df.transform方法,但它似乎不允许依赖于df的索引和列的lambdas -或者至少我不知道
如何
提供这样的lambda。 我的df是怎么得到的?在45分钟的计算过程中,我在N= 5000和M= 5000的网格上
使用
一个密集的数值
python
矢<em
浏览 7
提问于2022-11-28
得票数 1
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1
回答
如何
优化/并行我的神经网络代码?
neural-network
、
optimization
我试图并行化hidden_to_output和input_to_hidden
函数
,但没有效果。我为混乱的代码道歉,但我附加了用于计算错误/反向传播的两个
函数
。只是想知道
如何
在不涉及tensorflow的情况下加速/并行它。
浏览 0
提问于2021-05-30
得票数 0
2
回答
在
Python
中执行切片和其他操作时,
如何
确保矩阵/数组的形状?
arrays
、
python-2.7
、
numpy
在
python
中对矩阵和数组执行操作时,我遇到了一个有趣的问题。我正在将一些代码从MATLAB转换到
python
,而
python
的这种怪癖在我的代码中产生了大量的bug。例如:import
numpy
as np...N = 50 我得到的不是
浏览 2
提问于2015-04-14
得票数 0
回答已采纳
2
回答
当我
使用
sin
函数
时,只能将size-1数组转换为
Python
标量。
python
、
numpy
、
matplotlib
互联网上的每个答案都说,当您尝试
使用
数组作为标量时,会出现此错误,但我不明白
如何
在这里应用这些信息。以下是代码:from math import e, sinimport matplotlib.pyplot as0pas = 0.1 plt.plot(x, f(x), 'r-')它没有问题,直到我尝试以某种方式
使用
sin
浏览 3
提问于2021-03-15
得票数 1
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1
回答
用这些噪声参数更快地填充2d
numpy
数组?当前循环遍历每个元素
python
、
arrays
、
numpy
有没有更快的方法来填充2dnumpy数组,
使用
这里看到的相同算法(
使用
相同的输入参数,特别是i/pnoise3 j/scale)?将其设置为
函数
输出是否意味着每个值都是相同的?我也想过创建一个单独的数组,然后将它们组合在一起,但我仍然不知道
如何
在这种情况下重新生成递增的i和j值。
浏览 14
提问于2020-09-02
得票数 0
回答已采纳
2
回答
为什么向
量化
对Matlab程序有好处?对于
NumPy
和Boost(uBLAS)是一样的吗?
matlab
、
boost
、
numpy
、
vectorization
、
ublas
用向
量化
代替for循环,可以显著提高Matlab程序的运行速度。是不是因为向
量化
的代码是并行运行的? 矢
量化
对
使用
NumPy
或uBLAS的程序也有好处吗?
浏览 0
提问于2011-05-16
得票数 5
回答已采纳
2
回答
为什么
python
不能矢
量化
map()或列表理解
python
、
parallel-processing
、
vectorization
、
python-multiprocessing
、
simd
我对矢
量化
知之甚少,但我很感兴趣的是,为什么像
python
这样的语言不能通过库接口为可迭代对象提供矢
量化
,就像它提供线程支持一样。我知道许多
numpy
方法都是矢
量化
的,但它可能会限制必须
使用
numpy
进行泛型计算。 我目前的理解是,即使
函数
与"SIMD“模式匹配,
python
也不能向
量化
函数
。例如,在理论上,任何列表理解或map()
函数
的
使用
都不应该是可
浏览 0
提问于2019-09-21
得票数 2
1
回答
用
Python
加速快速泊松磁盘采样生成器
python
、
performance
、
algorithm
、
random
、
iterator
我编写了一个生成器类,它用
Python
实现了快速泊松磁盘采样算法。我做了一些优化,比如,x ** 2 -> x * x,
使用
解包装而不是索引,将解包移到循环之外并预先计算常量(如2 * pi),但仍然对结果不太满意。还能再加快速度吗?
浏览 0
提问于2019-04-10
得票数 3
2
回答
从给定的索引中获取
numpy
1d数组的多个切片,将结果复制到2d数组中。
python
、
arrays
、
numpy
、
performance
、
vectorization
新来的
Python
。下面的代码片段给出了一个名为randomWalk的
numpy
一维数组。我试着把这个矢
量化
。能够
使用
np.r_从一维数组中选择我想要的切片,但未能以输出所需的格式存储这些片(一个2d数组,其中的行表示从min(startDates)到max(endDates)的时间项和列)。import
numpy
as np numPeriods = 12 randomWalk = np.random.normal(loc = 0.0, scalenumI
浏览 7
提问于2022-09-05
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