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。
我有一个包含更改的日志表。符号+表示添加，符号-表示删除。 将 pandas 导入为 pd 历史记录 = pd.DataFrame({ “第一的”： [“X”，“X”，...
对于简单的操作来说这是显而易见的，例如A + B，np.sum(A, axis=0)，这些是缓存优化的。 对于复杂的操作也是显而易见的，例如对矩阵 A、B 应用 FFT，这些不是缓存-
带有向量化的Python_Pandas正则表达式正在生成NaN
我有一个数据集，其中的列如下所示： Loc_Description 列包含城镇和道路的名称。每个字符串的城镇名称位置各不相同，并且大部分取决于...
为什么我的 Flask 聊天机器人代码需要很长时间才能执行，并且在“app.run()”步骤没有响应？
执行代码耗时很长且没有任何响应 我已经多次尝试运行以下代码，用于为由自定义
我试图在满足所需条件时重置总和的累积，所有这些都以矢量化方式进行，而不使用循环。我将首先展示一个简单的示例，然后展示真正的问题。 进口...
如何对 numpy 数组设置阈值，其中错误条件取决于更改的数字？
我正在尝试对 2D numpy 数组设置阈值，如果该值大于阈值，则将其设置为 255，否则将其设置为遵循以下等式的值： 1 + tanh(PHI * (n - 阈值)) 哪里...
我在 psych::phi2poly 上使用 Vectorise 函数，然后使用 ifelse 从输出中选择某些值。不幸的是，每当 phi2poly 看到 NA 时就会发出警告。警告是
减少最大值的 Numpy 索引 - numpy.argmax.reduceat
我有一个平面数组 b： a = numpy.array([0, 1, 1, 2, 3, 1, 2]) 还有一个索引数组 c 标记每个“块”的开始： b = numpy.array([0, 4]) 我知道我可以找到每个“块”中的最大值...
我有以下金额： 点击这里查看总和！ 我在 MATLAB 中计算这个总和，如下所示： k = 100； 计数 = 1； 对于 i1 = 0 : k 对于 i2 = 0 ：k - i1 对于 i3 = 0：k - i1 - i2 ...
我最初创建了一个 for 循环来计算许多变量，这些变量有时依赖于先前的迭代，例如[i]和[i-1]。 为了提高更大数据集的性能，我尝试...
Python (Polars)：使用先前变量确定当前解的矢量化操作
假设我们有 3 个变量 a、b 和 c。 每个都有 n 个实例，除了第一个实例之外，c 的所有实例均为空。 我们将根据仅包含
我正在使用Integrate()进行数值积分。我正在积分的函数取决于多个参数，我想计算大量参数值的积分。我现在...
我有以下使用嵌套循环的代码。这使用样本随机数据和样本数（相对于实际应用来说较小）N、Taumax 和 Tmax。 <- 10000 Taumax <- 50 ...
我有一个索引列表列表，如下所示： 外部列表 = [[0], [1, 2], [1, 2], [3, 5], [4], [3, 5]] 每个内部列表包含其自身在外部列表中的索引号。 我也有一个 numpy ar...
对于下面数据框中的每一行，想要填充 minlow 和 lowdate。 minlow 应该找到未来最低的“low”列，然后设置 minlow 和 lowdate。我有很多代码示例...
我有一个形状为 (t, n1, n2) 的 3D numpy 数组： x = np.random.rand(10, 2, 4) 我需要计算另一个形状为 (t, n1, n1) 的 3D 数组 y ，使得： y[0] = np.cov(x[0,:,:]) ...等等...
我有两个数组 f 和 g，f 是 N × T × J 维，f 是 T × J 维。我正在尝试在 JAX 中计算以下内容（对于所有 0<=t 我有两个数组 f 和 g，f 是 N × T × J 维，f 是 T × J 维。我正在尝试在 JAX 中计算以下内容（对于所有 0<=t 请注意，如果 t-a<0 I’d like it to default to 0. What would be the fastest approach? 现在，我创建一个所有可能索引的列表，将相关索引中计算的两个数组按元素相乘，然后将它们相加： import jax.numpy as jnp all_indices = jnp.array([(θ, t, a) for θ in range(N) for t in range(T) for a in range(J)]) θ_idx, t_idx, a_idx = all_indices[:, 0], all_indices[:, 1], all_indices[:, 2] tma_idx = jnp.maximum(t_idx - a_idx, 0) unrolled = f[θ_idx, t_idx, a_idx] * g[tma_idx, a_idx] s = unrolled.reshape(N, T, J).sum(axis=(0,2)) 这似乎不是特别有效或优雅，我希望有更好的解决方案。 我怀疑实现这一点的最佳方法是首先移动 2D 矩阵，然后通过 einsum 执行完全缩减。例如： t = jnp.arange(T)[:, None] a = jnp.arange(J) g_shifted = g[jnp.maximum(t - a, 0), a] s = jnp.einsum("ntj,tj->t", f, g_shifted) 与原始解决方案相比，这将g中的索引操作数量减少了T倍，并且依赖于高效的einsum操作来计算最终结果。
问题描述 我编写了 Python 代码来计算以下函数，用于固定 y_i 和固定 z_i。 在实践中，我将有许多不同的向量 x，我想在其中评估它们......
如何使用 SIMD 优化这个“点积”函数？它是 Mat4x4 * Vec4，但具有巨大的跨步访问
我在尝试为该函数获得最佳加速时遇到了一个大问题，但我无法编写击败自动矢量化器的有效 SIMD 代码。我需要写一些 SIMD 来击败它，但我已经完成了......
假设我有一批图像作为张量，例如： 图像 = torch.zeros(64, 3, 1024, 1024) 现在，我想从每个图像中选择一个补丁。所有补丁的大小都相同，但是...