矢量化是指一种编程范例,其中函数一次性在整个数组上运行。这在函数调用,存储器访问,并行化和代码表达方面提供了好处。某些编程语言(如MATLAB)经过优化,可在向量化时提供最佳性能。
我正在尝试实现一种解决方案,在给定的时间范围内找到警报的后续警报。我已经从数据帧创建了一个 IntervalIndex 并使用 np.vectorize 来比较时间...
我有一些看起来像这样的C代码(Compiler-Explorer上的完整代码:https://godbolt.org/z/aTGac8fco): void foo(const float *限制 const 输入, float *限制常量输出, ...
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我在网格上有一个点,我想为其创建一个合理的多边形轮廓。这些点将由用户选择,因此我不能指望它们完全遵循 Bresenham 的算法......
无法向量化此函数 - 使用常量但返回 ValueError 操作数无法一起广播
我编写了一个Python函数,我希望使用np.where和np.maximum允许向量化。但是,当尝试通过传递数据帧列来调用该函数时,我收到错误“
使用 Vector API 优化 Java 中 int16 向量点积的计算
TL;DR:使用 Java 的 Vector API 优化 16 位整数数组乘法而不溢出。 我正在尝试优化应用激活函数和计算的性能关键循环...
我有一个与这个问题非常相似的问题...... 使用利率向量计算复利 ...另外需要注意的是,我还需要添加一段时间的贡献。 这是一个示例
我有一段代码可以在 Polars 0.20.19 中工作,但我不知道如何使其在 Polars 1.10 中工作。 工作代码(在 Polars 0.20.19 中)与以下内容非常相似: 定义
我正在尝试使用以下代码将列表中的一些数据更新插入到 Pinecone 索引中: tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") 模型 = BertModel.from_pretrained(...
使用以下两个简单的函数: 定义 x(t): 如果 t < 0 else 1 def h(t): return 0 if t < 0 else np.exp(-t) after applying x = np.vectorize(x) and h = np.vectorize(h) the
我正在使用Matlab 表示法。 我有一个大小为 (Nx3) 的矩阵 A,其中 A 的每个条目都是正整数。我想创建一个维度为 (max(max(A))x2) 的矩阵 Q。 Q 的第 i 行对应于 co...
我已经在 weaviate 中创建了一个模式,并试图弄清楚是否已为属性生成了向量。 实体类 := &models.Class{ 类:实体类, 描述:“一个
我想重现变量 pv_exp_man : 将 pandas 导入为 pd df = pd.DataFrame({ ‘时间’:[0,1,2,3,4,5], '光盘事实':[0.99,0.87,0.74,0.64,0.54,0.44], 'exp_man':[0,100,95.45,93....
我有以下练习。给定 3x4 矩阵中的一组坐标: 坐标 = np.array([ [2,3], [0,1], [2,2], [2,3], [1,1], [2,3], [1,1] ]) 给定一个 3x4 矩阵总计
如何在Astra DB中利用_id字段的时间维度高效结合日期范围过滤和向量相似度搜索?
我想将向量相似性搜索限制在特定日期或日期范围内。我可以为此使用 Astra DB 的 _id 字段(文档模型)中的时间维度吗? Astra DB 会自动路由问题吗...
我正在尝试使用 Polars 获取 DataFrame 列中每个类别中最常见的值,并且该类别由多个其他列给出(即使用复合主键)。 对于
我有一个带有时间序列的pandas DataFrame(在本例中是二手车模型的价格),我正在寻找一个向量化函数来将每个单元格映射到价格从...增长n%所需的时间
Matlab 有对象数组,Python 有列表或元组。 在 Matlab 中,在该类的对象数组上调用该类的方法很容易: A = [Class1(1), Class1(2)]; B = A.toClass2(); 看到...
我正在寻找优化这个循环,但我没有想法/技能。 我尝试用 numba、jax 重写它,但没有成功。 实施不重新计算事物的条件(收获很小),但它仍然是......
我有以下代码: 将 numpy 导入为 np 从 numpy 导入随机 @np.向量化 def 模拟(_): 卷数 = 0 差异 = 0 上一卷 = -999999 而真实: 滚动=随机.ra...