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。
我有两个大小相等的矩阵A和B，它们实际上是独立列向量的集合。我需要对 A w 中的每一列执行“矩阵乘法”（* 或 mtimes）...
假设我们有一个大小为 M x N 的 numpy 数组 A，我们将其解释为维度为 N 的 M 个向量。对于三个向量 a、b、c，我们要计算它们形成的角度的余弦： cos(角度(a,b,c)) = np....
我正在尝试从中等大小（18k 行）的 pandas 数据框中删除非字典单词，但我的方法非常慢。基本上，我尝试过进行列表理解并将其应用于
我想在 ARM NEON 和 SSE 上对以下循环进行矢量化： 对于 (int i = 0; i < n; ++i) { b[i][0] = 0.0; for (int j = 1; j < n; ++j) { b[i][j] = b[i][j - 1] + a[i][j]; } } This
我有一个 python pandas 数据框，其中包含多个事件开始和结束的日期时间值。我想建立一个特定日期时间（精确到最近的分钟）之间的所有时间的计数...
想象我有这些数据： 开始 结尾 价值 0 5 100 2 4 200 1 2 600 start 和 end 表示该值所在的范围。我需要根据范围对所有值求和。 这个想法是这样的： 100...
给定以下代码，您将如何使用矢量化删除第二个循环。 从 numba 导入计划 将 numpy 导入为 np 开始位置 = 2 回顾=3 相对权重 = 1.0
我想对 cnt 值向量上的 numpy.arange(0, cnt_i) 之类的调用进行向量化，并将结果连接起来，如下代码片段所示： 导入numpy 碳纳米管 = [1,2,3] numpy.concatenate([numpy.arange(cnt) ...
我想编写一个脚本来在整个 data.table 中运行回归模型，其中我的函数适合模型并提取信息以供以后分析。我有非常多的模型...
我想编写一个脚本来在整个 data.table 中运行回归模型，其中我的函数适合模型并提取信息以供以后分析。我有非常多的模型...
使用 tidyverse 函数，我希望创建一个新的数据列，其总和等于第一列中的累积和，但使用的增量不大于 incr。 可以以 df 开头 >...
我想在 databricks pyspark 中实现一个逻辑，我想根据过去 14 天的更新值更新接下来几天的值。我正在使用循环来做到这一点。下面是代码，但速度很慢...
我正在尝试向量化一个函数以在 dplyr::mutate 中使用。对于我的一生，我无法让它发挥作用。这就是我一直在做的事情： str_to_seq <- Vectorize(function(x) { # This fu...
如何优化 NumPy/TensorFlow 中张量运算的嵌套循环？
我正在研究一个机器学习问题，涉及分类任务的蒙特卡罗模拟。我当前的实现涉及基于多项式生成合成类标签
我已经发现这个功能是我的瓶颈，我需要提高它的效率。 因此，为了加快速度，我考虑使用 numpy 向量运算，但我一直无法...
如何矢量化： 词汇大小 = 20 批量大小 = 2 输入长度 = 5 输出长度 = 10 input_ids = torch.randint(0, vocab_size, (batch_size, input_len)) output_ids = torch.randint(0, vocab_size, (batc...
有没有办法在 R 中向量化这些 bootstrappign 循环？
我是 R 新手。我习惯了大量使用循环的 VB，但我知道如果我可以向量化数据，R 会更高效。我不知道是否可以对我在这里构建的内容进行矢量化。 ...
我正在处理不同个体的宽格式时间序列数据。时间点的数量因人而异。现在，问题是我需要每个人的最后一个元素......
我正在尝试提高以下功能的性能 将 numpy 导入为 np 导入时间 r_0 = 0.1 drt_测量 = 9.999999999999991269e+04 3.305791191233514031e-02 9.083278409243831993e+0...
将 numpy 导入为 np 解决方案点计数 = 150 阻抗数据点计数 = 134 阻抗频率 = np.logspace(np.log10(100000), np.log10(0.0199), 阻抗_数据点_计数)