我想在GPU上并行化Python循环,但我不想使用pyCUDA,因为我需要自己做很多事情。我正在寻找像C++中的Python那样的OpenACC来实现简单的并行化,但它似乎没有这样的东西。因此,我认为只需在C++中使用OpenACC,然后系统调用Python脚本,如下面的代码所示。这样行得通吗?或者,有没有不使用pyCUDA的简单替代方案?
void foo(float*parameters){
%%system call python function with parameters as input
}
#pragma acc parallel loop
for ( int i=0
我使用的是链接中提到的代码:
我使用opencv3和dlib在Anaconda Python3.5上执行了它,但我得到了以下错误:
rect=dlib.rectangle(x,y,x+w,y+h) which is Boost.Python.ArgumentError: Python argument types in rectangle.__init__(rectangle, numpy.int32, numpy.int32, numpy.int32, numpy.int32) did not match C++ signature: __init__(_object*, long lef
最新版本的f2py是否支持包装数组值的fortran函数?在一些古老的文档中,这是不被支持的。现在怎么样?
例如,让我们将以下函数另存为func.f95。
function func(x)
implicit none
double precision :: x(:),func(size(x))
integer :: i
do i=1,size(x)
func(i) = i*x(i)
end do
end function
我用f2py --fcompiler=gnu95 -c -m func func.f95编译了这段代码
然后让下面的p
现在scipy.misc.comb 确实比即席实现更快,这是结论吗?。
根据一个古老的答案,,这个自制函数在计算组合nCr时比scipy.misc.comb更快。
def choose(n, k):
"""
A fast way to calculate binomial coefficients by Andrew Dalke (contrib).
"""
if 0 <= k <= n:
ntok = 1
ktok = 1
for t in xrange
所以我在pentadiagonial矩阵A中工作,大小为n:
(这里还有关于五对角矩阵的一般信息: )我使用Cholesky分解来得到矩阵A的矩阵L,其中L*L.T=A (L.T是L的转置)是根据该算法得到的。因此,numpy的标准算法是:
def mycholesky(A):
"""Performs a Cholesky decomposition of A, w
Sub work()
Private Sub Worksheet_Change(ByVal Target As Range)
Application.EnableEvents = False
Target = Target * 1000
Application.EnableEvents = True
End Sub
我找到了一种不使用excel来解决这个问题的方法。我使用R来解决这个问题。只有一个提示,如果你有很多数据,不要使用excel。这是极其缓慢和复杂的。任何人都可以以更简单的方式使用R或Python。
我试图在Stata中运行network和辅助命令以进行网络元分析,但没有成功,这是由Chaimani等人在这里提供的:
我正在使用Stata 13,我已经安装了mvmeta和间接包,以及任何其他可能相关的包。然而,尽管如此,当我运行网络图的帮助文件中提供的示例(在Stata中键入help network graphs )时,它们没有正确运行或根本没有运行(请参阅下面完整的Stata脚本和屏幕快照)。
use http://www.mtm.uoi.gr/images/antihypertensives.dta, clear
network setup r n, stud(id) trt(t)