首先,我想说,我对这个话题并不熟悉。
第二,虽然我读了很多关于R中的并行处理的文章,但我仍然对它没有信心。
我刚刚在R中发明了模拟,那么有人能帮助我使用这个发明的代码来理解并行处理吗?(我能看出它是如何工作的)
我的代码如下(大随机数)
SimulateFn<-function(B,n){
M1=list()
for (i in 1:B){
M1[i]=(n^2)}
return(M1)}
SimulateFn(100000000,300000)
你能帮帮我吗?
make命令允许这样的-j (--jobs)选项:
-j [jobs], --jobs[=jobs]
Specifies the number of jobs (commands) to run simultaneously. If there is more than one -j option,
the last one is effective. If the -j option is given without an argument, make will not limit the
number of jobs that can run si
我有一个2000万行的train熊猫df和一个大约1000万行的test熊猫df。
在这两个df中都有我想要应用LabelEncoder()的列,但是我一直在我的笔记本电脑上,甚至在一个64GRAM的AWS实例上得到一个Memory Error。
有没有一种方法可以在不丢失映射的情况下对此进行分块处理?
下面是我使用的代码:
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
for col in cols_to_encode:
le.fit(list(train[col])+list(test[col
我想加快在dataframe上的进程,其中数据帧中的每一行都是点(图像中的红色点),并且我将每一行都拟合成一个多项式(图像中的蓝色点):
我的数据看起来就像这个:
0 21.357071 21.357071 NaN 29.240519 20.909416 23.884323 NaN NaN 21.533360 19.145000 NaN
1 29.373487 29.373487 NaN 32.593994 26.423960 29.623251 NaN NaN 30.685534
在之后,我实际上有更复杂的代码,有三个循环:
!$omp parallel
!$omp do
do i=1,4 ! can be parallelized
...
do k=1,1000 !to be executed sequentially
...
do j=1,4 ! can be parallelized
call job(i,j)
除了i=4之外,外部循环很快就结束了。因此,我希望在最内层的循环中启动线程,但在每个i-iteration中按顺序保留k-loop。事实上,k循环遍历随机数生成器的变化状态,因此这不能并行化。
如何只折叠i和j循环?我怀