我正在尝试创建一个大的numpy数组,比如说
S=0.5
a=np.random.normal(size=(100000,10000))
x=np.maximum(S-a,1)
#This is just an example. The calculation is more complicated than this.
但是它对于内存来说太大了。创建此数组后,我还需要进行操作,并将其用作机器学习中的训练数据(例如,xgboost或CART)。
所以我的问题是:1.如何创建这么大的数组而不出现内存错误,并且还可以让我进行计算?你能推荐一些我可以学习的包或链接吗? 2.假设这个数组已经保存在一个
我有一个非常大的二进制文件集,其中数千个原始视频帧被顺序读取和处理,我现在正在寻求优化它,因为它似乎更受CPU限制而不是I/O限制。
目前正在以这种方式读取帧,我怀疑这是最大的罪魁祸首:
private byte[] frameBuf;
BinaryReader binRead = new BinaryReader(FS);
// Initialize a new buffer of sizeof(frame)
frameBuf = new byte[VARIABLE_BUFFER_SIZE];
//Read sizeof(frame) bytes from the file
我有一个非常大的数据集raw,我最初选择的行如下所示:
raw = np.array(Some Matrix)
selected = [r for r in raw if r[1] == '20130525' and r[2] < 120000]
但这真的很慢,有人知道如何使用Numpy的内置函数来加快速度吗?
我有一个很大的结构数组,我想创建一个引用较大数组中的结构的小数组。我如何在Julia中表达这一点? 例如,下面是我的许多Foo结构的大型数组 struct Foo
bah
end
many_foos = [Foo(i) for i in 1:100000] 下面是我希望在大数组中引用Foos的小数组 select_foos = [foo for foo in many_foos if some_condition(foo)] 我想在创建many_foos时分配一次内存,并且只为select_foos创建一个指针数组。 Julia如何创建对某物的引用,而不是复制值?如何高效地创建一个大的结
我有一个非常大的二维数组,我需要在这个数组上计算向量运算。NTerms和NDocs都是非常大的整数。
var myMat = new double[NTerms, NDocs];
我需要从这个矩阵中提取向量列。目前,我正在使用for循环。
col = 100;
for (int i = 0; i < NTerms; i++)
{
myVec[i] = myMat[i, col];
}
此操作非常慢。在Matlab中,我可以在不需要迭代的情况下提取向量,如下所示:
我正在使用如所示的skimage.segmentation.felzenszwalb,它非常棒。
我已经尽我所能地调优了参数,但它仍然检测到一些我不想要的大段。之后如何删除超过某一大小的段?我知道您可以使用skimage.measure.regionprops来获取每个段的面积,但是我不确定如何从segments_fz中删除一个段,从而将数组留给mark_boundaries。
import numpy as np
import skimage.io
from skimage.util import img_as_float
from skimage.segmentation import f