我正在使用NumPy数组。现在,这段代码可以做我想做的事情,但是对于更大的N来说是一个瓶颈。```javascriptM= 1000D= np.sin(t) #初始向量是sin()函数C=np.zeros(N,N)for b in xrange(N):
一旦做了C,我就会对它做一些矩阵运算,等等。这个嵌套循环
代码:grid = np.array([x.ravel() for x in np.meshgrid(*[np.arange(x) for i, x in enumerate(shape)], indexing='ij')]).Tscore = np.zeros((7,7,3))
column = np.random.randn(36, 12) #just
我正在写一个用海森矩阵进行数值计算的程序。Hessian矩阵是500 x 500,我需要将其填充数百倍。我每次都用两个for循环来填充它。我的问题是预防速度太慢。下面是我的代码:hess = np.empty([500,500]) #create these first so they aren't calculated every iteration b[k] = (1-np.
我有一个函数,它完全是用numpy函数编写的,有两个输入值。该函数由一些矩阵运算组成,当我传递两个大型数组时,它会给我一个矩阵:ValueError必须是2维的。使用循环和numpy.apply_along_axis可以解决这个问题,但是这些方法会使代码变得非常慢。下面是我写的代码 import numpy as npdata = np.random.normal(size=600*600*2)
data = data.reshape
我使用numpy.array()函数从列表创建numpy.float64 ndarray。下面是一些关于时间的例子。有一些明显的变通方法,但是为什么这么慢呢?In [4]: %timeit numpy.array([0.0]*100000, dtype=numpy.float64)
100 loops, best of 3: 9.94 ms per loop, dtype=numpy.obj