vectorization 相关问题

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。

Vectorize（）vs apply（）

R中的Vectorize（）和apply（）函数通常可用于实现相同的目标。出于可读性原因，我通常更喜欢向量化一个函数，因为主调用函数是......

r vectorization apply mapply

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如何通过向量化获得多元回归的公式

假设我有以下代码进行多次回归并将lm和lm与逐步选择模型存储在tibbles中：library（dplyr）library（tibble）library（MASS）set.seed（1）df

r vectorization lm

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点语法导致向量加法减速200倍

当我用点矢量化语法遇到一个奇怪的结果时，我正在试验矢量加法和分量指数的速度。非矢量化版本，julia> @ ...

julia vectorization

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加速Pandas DataFrame中的curve_fit

我在列标题中有一个带有独立变量的数据帧，每行都是一组独立的因变量：5.032530 6.972868 8.888268 10.732009 12.879130 16.877655 0 2 ....

python pandas scipy vectorization curve-fitting

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Numpy：生成一个二维Gaussians pdf作为数组

我正在尝试生成一个[600 x 600] numpy数组，其中包含10个类高斯数组的总和（每个数组都有一个随机生成的中心）。我尝试使用高斯滤波器来生成......

python arrays numpy vectorization gaussian

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根据课程保持时间顺序折叠常规时间段数据

这个问题与我之前在以下链接中的帖子密切相关：扩展时间段以定期发生时间戳本质上，这是该问题的相反步骤。我现在有一个数据......

r dplyr timestamp vectorization

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使用SSE计算绝对值的最快方法

我知道3种方法，但据我所知，通常只使用前2种方法：使用andps或andnotps屏蔽掉符号位。优点：如果掩码已经在寄存器中，则一个快速指令，...

x86 vectorization sse simd absolute-value

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矢量化Kinect真实世界坐标处理算法的速度

我最近开始使用pylibfreenect2在Linux上使用Kinect V2。当我第一次能够在散点图中显示深度帧数据时，我很失望地看到没有任何深度......

python numpy vectorization kinect libfreenect2

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使用2x2矩阵广播2D点列表的点积

我有一个点xy与形状（2,100）的列表。我想采用带有2x2矩阵的点积，如下所示：g = xy.T @ W @ xy，它应该产生100个值的向量。我怎么能这样做......

python numpy vectorization

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从向量创建矩阵，其中每行是向量的移位版本

我有像np ar = np.array（[1,2,3,4]）这样的导入numpy的numpy数组，我想创建一个如下所示的数组：array（[[4,1,2,3] ]，[3,4,1,2]，[2,3,4,1]，......

python performance numpy vectorization

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检查numpy数组中的每个元素是否在单独的列表中

我想做这样的事情：>>> y = np.arange（5）>>> y in（0,1,2）array（[True，True，True，False，False]）这个语法没有不行。什么是实现......的最佳方式

python arrays numpy vectorization

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对矢量的某些元素执行操作

我知道如何从符合某个给定条件的向量中“提取”某些元素，例如：x = c（10,20,30,40）x [x <25]结果：[1] 10 20我是什么想要应用一个操作......

r vectorization

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