这里介绍的方法与我们自学习外语的时候使用的方法是有共同之处的，例如我们要学习英语，可以使用以下三个关键的练习帮助我从笨拙地将中文单词翻译成英语，转变为直接用英语思考和回答（英语思维）。...但是不一定有一种简单的方法可以把新的思维方式和你所说的语言联系起来，这意味着你不仅要记住一个单词，而是要对每一个编程概念有一个新的理解。甚至你写的第一行代码，print（“你好，世界！...Python和R之间有着无限的相似性，而且这两种语言都是您可以使用的，您可以用最好的方式解决挑战，而不是将自己限制在工具库的一半。 下面是一个连接R和Python的简单指南，便于两者之间的转换。...这两种语言都配备了能够加载、清理和处理数据的包。 python使用pandas、R使用tidyverse，并且他们的函数基本相同。 两种语言都允许多个操作通过管道（pipe）连接在一起。...在python中使用“.” 在R中使用“%>%”组合不同的操作。
我将R与Julia进行了比较，展示了Julia是如何为数据科学社区带来全新的编程思维方式的。主要的结论是，有了Julia，您不再需要向量化来提高性能，良好地使用循环可能会提供最好的性能。...我尝试了R中不同风格的测试，从专用操作符(in)到使用循环的类c实现，通过向量化方法。...然而，当转向循环方法时，原生领先了一个数量级……通过使用Numba包添加JIT编译，我给了NumPy第二次机会。...性能方面）并不明显，也没有明显的赢家尤其是如果包括了动态添加元素的情况（此处未介绍）； R不是最快的，但是跟Python差不多：R中最慢的实现比最快的实现慢约24倍，而Python的实现是343x（Julia...每当您无法避免在Python或R中循环时，基于元素的循环比基于索引的循环更有效。 细节很重要 我可以在这里停止本文，并写出在Julia中编写高效代码的无缝性。
以下是一些使用向量化编程的优点： 效率：向量化操作通常比循环更快，因为R的内部函数是用C和Fortran编写的，这些语言在处理向量运算时比R更快。...简洁性：向量化操作可以使代码更简洁，更易于阅读和理解。比如，你可以用一行向量化操作替换一个复杂的循环结构。 易于使用：R的许多函数都支持向量化操作，这使得向量化编程更加方便。...如果我们使用循环来实现这个操作，代码可能会是这样的： # 创建一个数值向量 vec <- 1:5 # 使用循环来乘以2 for (i in 1:length(vec)) { vec[i] <- vec...例如，如果你需要对一个大型数据集进行复杂的数据处理和分析，使用向量化操作通常会比使用循环更快，也更易于编写和理解。...例如，如果你在一个循环中反复向一个向量添加元素，那么每次添加元素时，R都会创建一个新的向量，复制旧向量的内容，并添加新元素。这会导致大量的计算时间被浪费在复制数据上，而不是在实际的数据处理上。
这里用到的方法就叫做梯度下降(Gradient Descent)算法。 在数学上，1个函数的梯度(gradient)指出了它的最陡增长方向。也就是说，沿着梯度的方向走，函数增长得就最快。...上述计算过程有一个缺点：整个流程包含两个for循环。其中： 第一个for循环遍历m个样本 第二个for循环遍历所有特征 如果有大量特征，在代码中显示使用for循环会使算法很低效。...向量化可以用于解决显式使用for循环的问题。...5.向量化(Vectorization) [向量化 Vectorization] 继续以逻辑回归为例，如果以非向量化的循环方式计算z=w^Tx+b，代码如下： z = 0; for i in range...ShowMeAI的 图解数据分析 系列中的numpy教程，也可以通过ShowMeAI制作的 numpy速查手册 快速了解其使用方法) z = np.dot(w, x) + b 不用显式for循环，实现逻辑回归的梯度下降的迭代伪代码如下
现在我们希望针对每个计算当期的增长率，其公式如下： 大家可能首先想到的是利用For循环来做。假如一个向量长度为，那么我们就把上面的增长率公式应用遍。这种思路以标量（scalar）的角度考虑问题。...除此之外，能否有其他的思路？ ” 解决方法 For循环 首先我们用R语言最底层的For循环进行函数的编写。...向量作为最基本的数据结构，其在进行底层编写的时候，进行了很大程度的优化设计。向量有时候作为一种基本的编写思路，是具有很高效率的。有鉴于此，我们通过R语言最底层的向量思维进行函数编写。...总结 通过上面的运行效率排序可以发现： 我们也可以总结出以下两点： 在R语言中一般意义上的数据操作，能够向量化尽量进行向量化，For循环尽量避免使用。...利用data.table进行数据操作有着比R本身向量化更好的效率表现，如果自身对效率的要求更高，可以利用更底层的语言接口进行编写。 最后还有一点需要注意：向量化并不能解决一切问题。
和之前编写轻量级框架一样，我们同样使用 Sass 预编译器。helper 类几乎都是 Sass 循环生成的，所以源代码看上去很精简。 颜色变量 因为颜色稍微特殊一点，我将颜色与其它内容分开单独介绍。...在编写轻量级框架的时候，我也定义了常用的一些颜色，但是面对特殊需求时略显单一，所以我们需要使用 helper 扩充颜色集群。...其中背景色的循环方式如下，为了便于循环，我们定义了一个 color map，然后用 @each 方法循环。...关于阴影 我们在之前反复提到了阴影属于非量化的属性，所以只能使用尺寸型命名法，当然用数字也不是不可以，一会儿再详细说明。...需要注意的是，编写 helper 时一定要对数值型、尺寸型、强度型命名做好归类与统一，切记毫无章法地胡乱使用。
01 循环 我们通常对for循环情有独钟，在需要进行大量作业时，首先想到的就是使用 for 循环。而在优化速度时，尤其是在讨论大型数据集时，这些循环简直就是噩梦般存在。...数字加法：将一大串数字的平方相加，首先使用一个循环方法： numbers = [1, 2, 3, 4, 5, ... , 10000] # A big list total = 0 for number...解决方法：NumPy 这时，NumPy 就像超级英雄一样，它的矢量化简直无敌！一次性对整个数组执行操作。...假设你有一个计算斐波那契数字的函数。你费尽心力来完善数学推理，但速度仍然很慢。结果发现，瓶颈可能是某些看不见的东西，比如在边运行代码边将结果记录到磁盘文件中。 解决方法：cProfile 来救场！...解决方法：更聪明地工作，而不是更努力地工作 一次读完（如果合适）： 对于较小的文件，有时最快的方法是将其全部读入内存： with open("huge_log.txt", "r") as file:
测试用例分为四类： 循环和向量化 字符串操作 数值计算 输入 / 输出 每个测试都足够“简单”，可以用任何一种语言快速编写，旨在解决以下问题： 非连续内存位置的访问 递归函数的使用 循环或向量化的利用...循环与向量化 复制多维数组 给定任意 n x n x 3 矩阵 A，我们将执行以下操作： 复制代码 A(i, j, 1) = A(i, j, 2) 循环和向量化的使用。...该测试用例旨在测量语言访问连续内存位置的速度，并查看每种语言如何处理循环和向量化。 表 CPA-1.0：在 Xeon 节点上使用循环复制矩阵元素所用的时间。...循环和向量化： 与使用循环相比，Python（和 NumPy）、IDL 和 R 在向量化时运行速度更快。 在使用 Numba 时，只要使用 NumPy 数组，Python 就可以更快地处理循环。...对于 Julia，循环比向量化代码运行得更快。 在不涉及计算的情况下，使用循环与向量化相比，MATLAB 在性能上似乎没有显著变化。当进行计算时，向量化 MATLAB 代码要比迭代代码更快。
我（基本上）不会向您展示一些能够神奇地解决性能问题的黑客、技巧和代码片段。这更多的是关于一般的想法和策略，当使用时，它们可以对性能产生巨大的影响，在某些情况下可以提高30%的速度。...使用局部变量 这与在每个作用域中查找变量的速度有关。我编写每个作用域，因为它不仅仅是使用局部变量和全局变量。...谨防字符串 在循环中使用例如module（%s）或.format（）运行时，对字符串的操作可能会非常慢。我们还有什么更好的选择？...根据Raymond Hettinger最近的推文，我们唯一应该使用的是f-string，它是最可读、最简洁、最快的方法。...因此，根据这条推文，这是你可以使用的方法列表-从最快到最慢： f'{s} {t}' # Fast!
介绍 记得刚开始学编程的时候，总有同学问我怎么学写循环，在一些人心中，入门和初级的R语言使用者的界限似乎就是能否熟练写循环或者函数，所以今天这个教程就是写的专门针对如何开始写循环。...从概念上讲，循环是在某些条件下重复执行一系列指令的一种方式。它们使您可以自动执行需要重复的代码部分。在深入研究R中的编写循环之前，很多人告诉我应该避免使用R中的循环。为什么？那是因为R支持向量化。...简而言之，这R支持向量化可以加快计算速度。例如，写循环比函数（例如lapply和sapply）矢量化低。但是，作为R的初学者，对循环以及如何编写循环有一个基本的了解是很好的。...在R中编写一个简单的for循环 让我们回到循环的概念上。 假设您要进行以下形式的多个打印输出：年为[year]，其中[year]等于2010、2011，到2015年。..."The year is 2011" "The year is 2012" "The year is 2013" "The year is 2014" "The year is 2015" 理解for循环中发生的事情的最好方法是
相反，如果原始数据datetime已经是 ISO 8601 格式了，那么pandas就可以立即使用最快速的方法来解析日期。这也就是为什么提前设置好格式format可以提升这么多。...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？...这是一种完全矢量化的方式来获得我们的预期结果，它在时间方面是最快的： >>> apply_tariff_cut(df) Best of 3 trials with 100 function calls...使用向量化操作：没有for循环的Pandas方法和函数。 2. 将.apply方法：与可调用方法一起使用。 3....如果你的代码是许多for循环，那么它可能更适合使用本机Python数据结构，因为Pandas会带来很多开销。 如果你有更复杂的操作，其中矢量化根本不可能或太难以有效地解决，请使用.apply方法。
二者存在一些重要差异，但使用 S 写的很多代码在 R 下运行时无需修改。...、xts） 社区最大 使用 rcpp 可以整合 R 和 C++/C 缺点： 比 Python 慢，尤其是在迭代循环和非向量化函数中 比 Matlab 绘图差，难以实现交互式图表 创建独立应用程序的能力有限...C++ 和其他语言的「胶水」语言 总体速度最快，尤其是在迭代循环中 缺点： 有一些不成熟的包，尤其是交易包 有些包与其他包不兼容或包含重叠 在金融领域的社区比 R 小 与 R 或 Matlab 相比，相同操作需要更多代码...额外的包 Simulink 添加了图多领域模拟和针对动态和嵌入系统的基于模型的设计。 优点： 最快的数学和计算平台，尤其是向量化运算／线性矩阵代数。 适合所有数学和交易领域的商业级软件。...很难检测出交易系统中的偏差（它是为数学和工程模拟而构建的），因此可能需要广泛的测试。 糟糕的迭代循环性能。 无法开发单独的应用。
在这篇文章中，我将展示两种使用 GBM 模拟价格路径的方法： 使用 for 循环迭代价格路径的数量和每个路径中的时间步数 向量化，我们一次对整个向量或矩阵进行操作 基于循环的 GBM 模拟 for 下面是在嵌套循环中运行...GBM 模拟的矢量化方法 R 中的许多操作都是矢量化的——这意味着操作可以在后台并行发生，或者至少可以使用用 C 编写的、对用户隐藏的紧密循环运行得更快。 向量化的经典例子是两个向量的元素相加。...z\[i\] <- x\[i\] + y\[i\] } z 通过矢量化，我们可以简单地做到： z <- x + y z R 中的许多操作都是矢量化的——事实上，R 的设计就是考虑到这一点。...让我们在我们的 GBM 模拟中对一个操作进行矢量化来演示。 不像我们在循环版本中那样为每天的每个模拟生成一个新的随机数，我们将在一开始就生成一个包含整个模拟所需的所有随机数的矩阵。...特别是，它是一个有用的工具，可以帮助您建立 _期权定价_等概念。 利用 R 的矢量化工具，我们可以立即运行数以万计的模拟。
二者存在一些重要差异，但使用 S 写的很多代码在 R 下运行时无需修改。...缺点 比 Python 慢，尤其是在迭代循环和非向量化函数中； 比 Matlab 绘图差，难以实现交互式图表； 创建独立应用程序的能力有限。...C++ 和其他语言的「胶水」语言； 总体速度最快，尤其是在迭代循环中。...优点 最快的数学和计算平台，尤其是向量化运算／线性矩阵代数； 适合所有数学和交易领域的商业级软件； 脚本简短，但高度集成了所有包； 拥有图和交互式图表的最佳可视化； 具备良好测试和支持； 易于管理多线程支持和垃圾收集...），因此可能需要广泛的测试； 糟糕的迭代循环性能； 无法开发单独的应用。
众所周知，当我们利用R语言处理大型数据集时，for循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率，但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。...1.向量化处理和预设数据库结构 循环运算前，记得预先设置好数据结构和输出变量的长度和类型，千万别在循环过程中渐进性地增加数据长度。接下来，我们将探究向量化处理是如何提高处理数据的运算速度。 ?...5.使用 which()语句 利用which()语句来筛选数据集，我们可以达到Rcpp三分之一的运算速率。 ?...6.利用apply族函数来替代for循环语句 本部分将利用apply()函数来计算上文所提到的案例，并将其与向量化的循环语句进行对比。...接下来我们将利用Rcpp来实现该运算过程，并将其与ifelse()进行比较。 ? 下面是利用C++语言编写的函数代码，将其保存为“MyFunc.cpp”并利用sourceCpp进行调用。 ?
Logistic 回归中使用的参数如下： 输入的特征向量：x \in R^{n_x} , xx∈Rnx,x是一个 n_xnx维的特征数量，用于训练的标签：y \in 0,1y∈0,1...梯度的方向走，函数增长得就越快。那么按梯度的负方向走，函数值自然就降低得最快了。模型的训练目标即是寻找合适的 w 与 b 以最小化代价函数值。...当 w 大于最优解 w′ 时，导数大于 0，那么 w 就会向更小的方向更新。反之当 w 小于最优解 w′ 时，导数小于 0，那么 w 就会向更大的方向更新。迭代直到收敛。...什么是向量化 由于在进行计算的时候，最好不要使用for循环去进行计算，因为有Numpy可以进行更加快速的向量化计算。...print("计算所用时间%s " % str(1000*(end-start)) + "ms") 第二种向量化方式使用np.dot # 向量化运算 start = time.time() c = np.dot
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...我们先来以正常循环的逻辑来解这道题，方法当然就是双层for循环，在每个点上判断值的大小是否大于等于4000，如果小于4000则将位置赋值为0，代码如下： import copy from cnmaps.sample...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。...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！
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