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使用Python列表实现向量运算

Python中,列表支持与整数的乘法运算,但表示的是列表元素的重复,并生成新列表,如: >>> [1,2,3]*3 [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3] Python列表不支持与整数的加...、减、除运算,也不支持列表之间的减、乘、除操作,而加法运算则表示列表元素的合并,并生成新列表,如: >>> [1,2,3]+[4,5,6] [1, 2, 3, 4, 5, 6] 对于向量而言,...经常需要这样的操作,例如向量所有分量同时加、减、乘、除同一个数,或者向量之间的加、减、乘、除运算Python列表不支持这样的操作,但可以借助于内置函数或运算符模块来实现,如: >>> import...10)] >>> y [8, 1, 9, 7, 1, 5, 8, 4, 1, 9] >>> import operator >>> z = sum(map(operator.mul, x, y)) #向量内积...>>> z 278 >>> list(map(operator.add, x, y)) #向量对应元素相加 [10, 3, 18, 13, 8, 14, 10, 5, 3, 16] >>> list(

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Numba向量运算的强大

Numba向量运算 喜欢就点关注吧! Hi! 大家好,又和大家见面了。...上次给大家介绍了Numba中一句话加速for循环的@jit加速你的python脚本,今天继续给大家介绍另外一个我觉得很不错的Numba的用法。...在之前处理很小规模的for循环的时候,我没有感觉到需要加速python脚本,觉得30秒和15秒运行时间的差别对我的影响远没有大到需要我花精力去改写脚本的程度。...For Example 前面给大家介绍过Numba很好用的@jit用法,今天给大家说一说它的另外一个我用到觉得还不错的@vectorize向量运算。...之后我用了向量运算,所谓向量运算,就是类似于线性代数里面的两个向量的点积,点积介绍如下(wikipedia): ?

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左手用R右手Python系列之——数据框与apply向量运算

X #一个数组(包括矩阵) MARGIN #一个给定下标的向量,将被指定函数执行计算1代表行,2代表列,c(1,2)代表行列。...#函数的参数 apply函数内部执行的数组运算,我们通常传入的data.frame会被强制转换为二维数组参与最终的计算。...以上是高维数组的apply参数详解,实际上我们平时很少使用超过二维(也就是矩阵)的运算,更多的时候是使用数据框参与计算,apply计算数据框的相关变量,仅需掌握MARGIN的参数含义即可,要牢记1代表计算行...其中较为重要的参数是func\axis\args func #参数指定需要执行的函数名称; axis #指定针对对象的哪个轴执行运算 args #是func函数的可选参数 axis轴的选择规则是...(因为Python中索引以0开始,总体顺序与R中1代表行,2代表列一致)。

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而基于CPU上的向量运算的技术

因为GPU硬件加速要在一定密度的运算量之上才能够有比较明显的加速效果。比如说我们只是计算两个数字的加和,那么是完全没有必要使用到GPU的。...我们仅仅关注下这里的运算结果,在不同体系下得到的格点结果是一致的,那么接下来就可以对比一下几种不同实现方式的速度差异。 其中最普通的for循环的实现效率比较低下,从算法复杂度上来讲却已经是极致。...而基于CPU上的向量运算的技术,可以对计算过程进行非常深度的优化。当然,这个案例在不同的硬件上也能够发挥出明显不同的加速效果,在GPU的加持之下,可以获得100倍以上的加速效果。...这也是一个在Python上实现GPU加速算法的一个典型案例。 需要将webp格式的图像转成RGB或者YUV格式,再将图像数据传递给SDL的显示表面实现显示效果。

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python运算符及运算

运算符类别 1. 算术运算符 2. 比较运算符 3. 逻辑运算符 4. 位运算符 5. 成员运算符 6....身份运算符 使用方法及描述 1、算术运算运算符 描述 实例 a = 5 b = 12 返回运算后的结果 + 两个对象相加 a + b = 17 - 两个对象相减 a...= b (True) not 逻辑非运算(真变假, 假变真) not a (False) 4、位运算符 (二进制的逻辑运算) 运算符 描述 实例 a = 0000 0101 (5) b...×2运算 a << 2 = 0001 0100 (20) >> 右移运算 相当于地板除2运算 a >> 2 = 0000 0001 (1) 5、成员运算运算符 描述 实例 a = 5...a is not b (True) 运算符优先级 03在python中的运算优先级排列如下 描述 检测对象类型 函数 用法 使用 type type(对象) 测试使用 isinstance isinstance

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Python运算

运算就是直接对整数在内存中的二进制位进行操作。...Python 中有6种位运算符: ①&:按位与运算符,参与运算的两个值,如果两个相应位都为1,则该位的结果为1,否则为0; ②|:按位或运算符,只要对应的二个二进位有一个为1时,结果位就为1...; ③^:按位异或运算符,当两对应的二进位相异时,结果为1; ④~:按位取反运算符,对数据的每个二进制位取反,即把1变为0,把0变为1; ⑤>>:右移动运算符,把 >> 左边的运算数的各二进位全部右移若干位...,>> 右边的数指定移动的位数; ⑥<<:左移动运算符,运算数的各二进位全部左移若干位,由 << 右边的数指定移动的位数,高位丢弃,低位补0。...举个栗子:a=21,b=6,将两个数转换为二进制形式进行位运算

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向量运算在机器学习中很重要—ML Note 32

01 — 笔记 引言 几乎所有的语言,包括Matlab、Python、Java,甚至C++、C,都会有一些能够进行线性代数运算的包、库等等,而这些包或者库都是由一些具有博士、硕士学位的数值分析的专家开发的...而直接调用这些线性代数的方法实现一些矩阵或向量运算会使一些特定的数学运算变得更高效。 向量运算的妙处 先看一个简单的例子,这样的一个函数, ?...那,这个函数如果使用向量形式表示,就变成了: ? 上图左边是非向量化的实现代码,而右边是向量化的实现代码。...很显然右边的代码更简单,而且Octave内置的一些向量运算实现方法可能比我们自己写的for循环更高效。 再看一个稍微复杂一点的例子,梯度下降法。 梯度下降法的更新算法如下图: ?...机器学习的很多东西都是用矩阵、向量来表示的,向量是机器学习中的一个基本单位,在计划学习Machine Learning之前一定要翻一翻线性代数的教材,而且要常常翻看。

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