,我的问题是:如何在Matlab中执行类似于Haskell或Python的列表理解?要在Matlab中完成以下功能: if condition else end
,我最初的目标是利用矢量化的操作,减少代码中的for-循环,使其运行得更快。还有一个与这个问题相关的问题(通过名为“arrayfun”的函数)。Matlab
我正在尝试思考Python API如何查找像Cassandra这样的大型数据存储。Matlab和NumPy倾向于使用“一切都是矩阵”的公式,分别执行每个操作。这个模型已经证明对内存中可以容纳的数据是有效的。但是,SAS用于大数据的好处之一是它逐行执行,在移动到下一行之前执行所有行计算。对于像Cassandra这样的数据存储,这个模型似乎是一个巨大的胜利--我们只对数据循环一次。在Python中,SAS的方法可能类似于:
with load('
我使用cvxopt求解器在python中实现了一个支持向量机,其中我需要在每个元素上计算一个由两个向量组成的带有核函数的克矩阵。我使用for循环正确地实现了它,但是这个策略是计算密集型的。我想将代码矢量化。kernel(X[i], X[j],poly=poly_kernel) for i in range(m)]).reshape((m, m))
如何在没有for循环的情况下将上述代码矢量化以更
在Python中,通常建议将代码向量化以加快计算速度。如果您想要计算两个向量的内积,比如a和b,通常c = np.dot(a, b)代码Bfor i in range(len(a)):但在朱莉娅看来,有时向量化并没有多大帮助我认为'*和dot是矢量化版本,显式for循环是非向量化版本,并得到了以下结果。所以我的问题是,
does朱莉娅需要(或者有时需要)矢量化来加快co