Python中网格的矢量化计算
在Python中，网格的矢量化计算指的是利用NumPy库来进行高效的数组计算。NumPy是Python科学计算的核心库，提供了多维数组对象和一系列的数学函数，可以高效地进行向量化操作。
网格可以被看作是一个二维或三维的坐标系，用于表示各个点的位置。在进行矢量化计算时，我们可以将网格表示为一个二维或三维的数组，其中每个元素代表一个点的坐标。这样，我们就可以利用NumPy提供的函数来对整个网格进行操作，而不需要使用循环来逐个计算。
网格的矢量化计算在许多科学和工程领域中都有广泛的应用，例如图像处理、物理模拟、数据分析等。通过矢量化计算，可以大大提高计算效率，减少代码量，并且可以利用NumPy提供的广泛函数库来进行各种数学和统计计算。
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我想用它的邻居的平均值：f_new[i,j] = (f[i-1, j] + f[i+1, j] + f[i, j+1] + f[i, j-1])/4替换每个内部点f[i, j]。有一种显而易见的方法： f_new = f.copy() for j in range(1, N-1):f = f_new 在Python</e
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我使用了这些线程、和来达到我现在的位置。我开发了一个工作函数，它使用x，y作为输入来计算网格的每个值。详见我的。
但是现在是一个完整的
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使用带有miniconda解释器的Python 2.7。我对以下语句中N-D坐标的含义感到困惑，谁能告诉我在下面的示例中xv和yv是如何计算的，这将是很棒的。
在给定一维坐标数组x1，x2，...，xn的情况下，创建N维坐标数组，以便对N维网格上的N维标量/向量场进行矢量化计算。
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我有一个numpy array([1.0, 2.0, 3.0])，它实际上是我问题中的一维网格。我想要做的是细化网格以获得以下内容：array([0.8, 0.9, 1, 1.1, 1.2, 1.8, 1.9, 2, 2.1, 2.2, 2.8, 2.9, 3, 3.1, 3.2,])。实际的数组非常大，这个过程需要花费大量的时间。如何在python中快速完成(可能是矢量化)？
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为了近似后验分布，我构建了一个精细的网格，并计算了网格中每个元素的后验概率。我对其进行了归一化，使网格总和为1。sampleGrid <- function(post.grid, mu.grid, sig2.grid) {
value <- sample(post.grid, 1row <- index-(col-1)*nrow(post.grid)
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是否有任何Scala用于高性能的矢量化计算，如numpy中的Python？例如，在总结两个(非常大的) Array时，
vect.sum( Array(1,2,3,...), Array(10,11,12,...) ) == Array(11,13,15,...)
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我正在寻找一个库，我可以用它来更快地计算python中的隐含波动性。我有关于1+百万行的期权数据，我想要计算其隐含波动率。计算IV的最快方法是什么?我试过使用py_vollib，但它不支持矢量化。去计算。有没有其他的库可以帮助提高计算速度。在每秒都有数百万行的实时波动率计算中，人们使用什么？
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我有一些用numpy.vectorize命令矢量化的f(x,y)函数。我已经做了一些x和y的网格值，我想要计算函数的值。我的程序看起来像这样：def f(x,y):y = linspace(0,10)Z = f(X,Y)
当我查看系统监视器
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我已经采样了2D和3D numpy阵列上的函数，我需要一种从这些数组中获取偏导数的方法。我可以手动编码有限差分格式，但我需要的不仅仅是2阶精度，可能是4阶甚至6阶。随着更高的精度顺序编码，它很快就变得乏味，特别是因为我需要它的数组的不同尺寸。
在numpy或scipy或其他包中是否有功能可以方便地做到这一点？
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我正在尝试从Investopedia中为EMA计算一个特殊的公式，看起来像 EmaToday = (ValueToday ∗ (Smoothing / 1+Days)) EmaToday = ((ValueToday - EmaYesterday) * M) + EmaYesterday 我们可以在传统的pythonnp.nditer(valueList)):
ema = ((valueTod
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在python中，是否有一种矢量化的有效方法来计算稀疏数组u到稀疏矩阵v的余弦距离，从而生成一个与cosine(u,v[0]), cosine(u,v[1]), ..., cosine(u, v[n])对应的元素数组[1, 2, ..., n]。
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我试图用numpy计算python中的矩阵z(在下面定义)。 numerator = np.sum(v) z[i, :] = c能把这个计算完全矢量化吗我需要进行数千次迭代的计算，而numpy中的矩阵运算要比大型循环快得多。
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我有一个二维表( matrix )，我需要独立于其他矩阵处理这个矩阵中的每一行。每一行的过程都很耗时。我想使用我们大学的并行计算资源(加拿大网格之类的)谢谢:)
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#run of the unparalleled single-threadedpy
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我需要下面代码的代表性部分中的"for“循环尽可能高效地运行。代码中的均值函数充当我自己的函数的代表性占位符。xgrid(i,j) + ygrid(i,j) + xgrid(i,j)*ygrid(i,j)*mc);end
我已经向量化了代码，并通过构建一个矩阵将其速度提高了大约2.5倍，在矩阵中为每个网格点复制我的实现产生了一个非常大的矩阵(3 X 22500000)，其
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图像中的2D形状是封闭的，但很复杂(可能是将点矢量化)。目标网格是一个封闭的网格，在我的</e
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