将函数矢量化为矢量化函数Python
函数矢量化是指将传统的标量函数转化为能够处理向量输入的矢量函数。在Python中，可以使用NumPy库来实现函数的矢量化。
矢量化函数可以同时处理多个输入值，而无需使用循环来逐个处理。这样可以提高代码的执行效率，特别是当处理大量数据时。
矢量化函数的优势包括：
- 提高代码的执行效率：矢量化函数能够利用底层的优化指令集，同时处理多个数据，从而提高代码的执行速度。
- 简化代码逻辑：矢量化函数可以用更简洁的方式表达复杂的运算逻辑，减少了代码的复杂性和冗余性。
- 支持并行计算：矢量化函数可以利用多核处理器的并行计算能力，加速数据处理过程。
矢量化函数在各种领域都有广泛的应用场景，包括但不限于：
- 数据分析和科学计算：矢量化函数可以高效地处理大规模数据集，进行数据清洗、转换、统计分析等操作。
- 机器学习和深度学习：矢量化函数可以加速模型的训练和推断过程，提高算法的效率和性能。
- 图像和视频处理：矢量化函数可以对图像和视频进行高效的像素级操作，如滤波、变换、特征提取等。
- 信号处理和音频处理：矢量化函数可以对音频信号进行高效的时域和频域处理，如滤波、变调、降噪等。
在腾讯云的产品中，可以使用云函数（Serverless Cloud Function）来实现函数的矢量化。云函数是一种无服务器的计算服务，可以按需执行代码，无需关心服务器的管理和维护。您可以通过腾讯云云函数产品页面（https://cloud.tencent.com/product/scf）了解更多信息。
通过云函数，您可以使用Python编写矢量化函数，并在腾讯云上进行部署和执行。云函数提供了高性能的计算资源和弹性的扩展能力，可以满足各种规模和复杂度的矢量化计算需求。
希望以上信息对您有所帮助。
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1回答
通常，函数的求和在python中是这样的。
fsum = 0
for k in range(1, N+1):
fsum += f(k)
其中f是一些函数。
使用numpy的全部意义在于。在这种情况下，对于非常大的N，循环将是缓慢的。如何使用numpy来使用函数f (可能需要多个参数)来填充numpy array？
浏览 2提问于2015-01-31得票数 0
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引言
我有一对函数叫做数值(x，y，z)和解析函数(x，y，z)，其中数值(x，y，z)是解析(x，y，z)的近似。我想做一些等高线图，看看这些函数在x平面上是怎样的，所以对于下面的函数，我已经设置了z=0。然后，我尝试定义网格上的函数；
def numerical_plane(x,y):
return numerical(x, y, 0)
def analytic_plane(x,y):
R = np.sqrt(x**2+y**2)
return -G*M/(np.sqrt(R**2 + (a+np.sqrt(b**2))**2))
x = np.linspace
浏览 0提问于2018-07-13得票数 0
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1回答
我在spark数据帧中有非常大的数据集，它们分布在节点上。我可以使用spark库pyspark.sql.functions进行简单的统计，如mean、stdev、skewness、kurtosis等。 如果我想使用像Jarque-Bera (JB)或Shapiro Wilk(SW)等高级统计测试，我会使用像scipy这样的python库，因为标准的apache pyspark库没有它们。但为了做到这一点，我必须将spark数据帧转换为pandas，这意味着将数据强制到主节点中，如下所示： import scipy.stats as stats
pandas_df=spark_df.toPan
浏览 30提问于2020-09-13得票数 0
似乎变异和应用的工作方式不同，我想要一些见解。首先，我将从一个示例开始：
df = data.frame(base = as.character(letters), dat1 = runif(26), dat2 = runif(26))
df = df %>% mutate(path = paste0(base,'.txt'))
test_function = function(path){
print(length(path))
if(exists(path)){
table = read.table(path)
ret
浏览 0提问于2017-03-23得票数 0
当我尝试使用curve_fit进行指数拟合时，scipy返回错误。我做错了什么吗？从np.exp(-b * t)中删除负号可以让curve_fit正常工作，但它返回的值却大相径庭。
#!/usr/bin/python
import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.optimi
浏览 4提问于2012-11-14得票数 3
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我正在使用ARM霓虹灯内部函数实现一个简单的数组乘法。输入是uint8数组，输出是uint16数组。然而，常规的原生代码比霓虹灯优化的代码更快。有人能帮我想出如何改进霓虹灯代码吗？ 我的常规代码是 uint16_t scale_factor = 300;
for(int i = 0; i < output_size; i++)
{
out_16bit[i] = (uint16_t)(in_ptr[i] * scale_factor) ;
} 我的霓虹灯密码是 uint16_t* out_ptr = out_16bi
浏览 80提问于2021-11-04得票数 0
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我已经安装了一个Python包，它可以显示搜索词中的Google地理信息。我无法将该函数应用于数据中的所有行。我可以确认它只适用于一个结果：
但是，我如何在第7列的每一行中应用这一点呢？
我知道我需要一个for循环：
但是，如何将函数从包应用到每一行？
非常感谢
浏览 0提问于2018-03-05得票数 0
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1回答
有没有更好的方法来写这篇文章？更具体地说，有没有一种方法可以移除循环，直接计算grad而不需要迭代？
for j = 1:size(theta)
grad(j) = 1 / m * sum((h - y) .* X(:, j));
endfor
h和y都是向量，X是一个与theta具有任意行数和列数的矩阵
浏览 0提问于2013-11-18得票数 0
2回答
我认为有很多关于使用哪一种的帖子:r或Python。但是，我很好奇它们的体系结构差异如何产生速度性能的差异，而不是使用哪种。
这个博客帖子在R和python之间执行了一个小测试，以表明(优化的) python代码比R代码快2倍。*我在这个职位中读到，R倾向于将所有东西放入内存中，这就是为什么大型数据集上的计算通常比较慢的原因。
但是，是什么使python的低级别内存管理与R有很大的不同，从而帮助它产生这些基准呢？
*虽然在这个测试中python比R快2倍，但我并不是说python通常比R快2倍。
浏览 0提问于2015-03-22得票数 4
1回答
如何习惯于矩阵/向量运算？
、、、、
我从计算机科学的另一个背景学习数据科学/机器，我觉得我缺乏基础/矢量操作的经验。
例如，Python或Matlab提供了诸如numpy这样令人敬畏的特性，可以轻松地操作表格数据。然而，我在编写代码时想到的第一个解决方案是for或while循环。我曾经遇到过这样的情况:我的代码可以很容易地用numpy减少到一行左右。
我想知道，当谈到问题解决/编码方法时，您是否可以推荐改变这种思维方式的好的讲座/书籍。
提前谢谢。
浏览 0提问于2020-09-21得票数 0
1回答
在矩阵的每一列上应用函数的最快方法是什么？
我使用的函数是pwelch，但是任何函数的概念都应该是相同的。目前，我正在循环通过我的矩阵作为这样。
X = ones(5);
for i = 1:5 % length of the number of columns
result = somefunction(X(:,i))
end
有什么方法可以矢量化这段代码吗？
浏览 6提问于2015-04-21得票数 3
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2回答
当我试图将函数定义为cdef时，我试图将我的一些Python代码转换为Cython，并遇到一些问题。
大多数问题归结为掩蔽不像Python那样工作。我想知道这是否是cdef的一个限制(如果我把它保留为def)，还是有什么我可以做的。
例如，这种方法
cdef func(double[:,:,:,:] arg1):
mask = arg1 > 0
...
编译错误已经失败：
Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------ ...
fun
浏览 1提问于2017-07-07得票数 2
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İ有3个y轴值的数据集，如下所示。
<code>A0</code>
和一个用于x值的数据集
<code>A1</code>
ı我正在使用以下命令进行曲线拟合
<code>A2</code>
这适用于y和x的一个数据集。如果ı想要为同一x集的不同y数据集使用3个不同的曲线拟合方程，ı应该使用哪种循环?ı是python的新手，这就是为什么ı在这样一个基本循环中表现出色的原因。
我的预期输出是一个方程式，它表示给定数据集(x和)的曲线。我设法一个接一个地得到了一个方程式。但。我有大量不同的y和ı数据集，我不想一个接一个地找到等价
浏览 15提问于2020-11-14得票数 1
给定以下数值矩阵：
import numpy as np
mymatrix = np.matrix('-1 0 1; -2 0 2; -4 0 4')
matrix([[-1, 0, 1],
[-2, 0, 2],
[-4, 0, 4]])
和以下函数(sigmoid/logistic)：
import math
def myfunc(z):
return 1/(1+math.exp(-z))
我希望获得一个新的NumPy数组/矩阵，其中每个元素都是将myfunc函数应用于原始矩阵中相应元素的结果。
map(myfunc,
浏览 2提问于2017-03-04得票数 60
1回答
我在我的数据帧中有一个日期列，当我显示日期时，日期格式被合并，并以随机format.How格式将它们放入正确的格式？如dd/mm/yyyy
浏览 21提问于2020-04-09得票数 0
1回答
向量值分配
、、
我通过查找其他numpy数组中的值来为numpy数组分配值。这些数组具有潜在的不同索引。下面是一个示例：
import numpy as np
A=1; B=2; C=3; D=4; E=5
X = np.random.normal(0,1,(A,B,C,E))
Y = np.random.normal(0,1,(A,B,D))
Z = np.random.normal(0,1,(A,C))
Result = np.zeros((A,B,C,D,E))
for a in range(A):
for b in range(B):
for c in range(C):
浏览 0提问于2014-05-21得票数 2
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4回答
系列的“减少”功能
、、、、
熊猫系列的reduce有类似的吗？
例如，map的模拟是，但是我找不到reduce的任何模拟。
我的申请是，我有一个熊猫系列的清单：
>>> business["categories"].head()
0 ['Doctors', 'Health & Medical']
1 ['Nightlife']
2 ['Active Life',
浏览 2提问于2016-01-26得票数 29
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1回答
我目前正在开发一个使用PyG的推荐系统。边的定义如下：
edge_index = tensor([[ 0, 0, 0, ..., 9315, 9317, 9317],
[ 100, 448, 452, ..., 452, 1, 307]], device='cuda:0')}
包含学生索引的edge_index[0]和包含连接模块索引的edge_index[1] (两者具有相同的长度)。因此，edge_index[0][i]是边缘i的源节点，edge_index[1][i]是边缘i的目的地。
在模型训练之后，我生成一个二维张量
浏览 11提问于2022-06-29得票数 2
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1回答
我有大量的jpeg/png图像。我想最终在这些上运行一个神经网络。然而，首先，我必须对图像进行矢量化。因为有大量的图像，所以我计划使用python和Spark来代替软件。
我是个初级程序员。有人会知道一些粗略的代码来做这个吗？否则，替代方法也将是非常受欢迎的！
非常感谢！
浏览 2提问于2015-03-02得票数 1
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1回答
我只是更仔细地研究了OpenMP的simd结构，并且有三个循环似乎没有被gcc (简短的性能测试)矢量化，但我认为它们可以。所以我想知道，添加simd杂注是否安全，为什么gcc不对它们进行矢量化。
首先是矩阵乘法，将值存储为单个数组：
#pragma omp parallel for
for(size_t row = 0; row < 100; ++row){
{#pragma omp simd}
for(size_t col = 0; col < 100; ++col){
float sum =
浏览 1提问于2018-04-07得票数 3
1回答
我试着优化下面的代码，但我想不出如何提高计算速度。我尝试过Cthon，但它的性能与python类似。
在不用C/C++重写所有代码的情况下，有可能提高性能吗？
谢谢你的帮助
import numpy as np
heightSequence = 400
widthSequence = 400
nHeights = 80
DOF = np.zeros((heightSequence, widthSequence), dtype = np.float64)
contrast = np.float64(np.random.rand(heightSequence, widthSequence, n
浏览 0提问于2013-02-28得票数 1
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2回答
什么是矢量化？
、、、
在Python中对for循环进行矢量化意味着什么？有没有其他方法可以写嵌套的for循环？
我是Python的新手，在我的研究中，我总是会遇到NumPy库。
浏览 2提问于2017-12-11得票数 28
1回答
我们正在为xcode4中的iPhone4开发一个应用程序，在为该设备编译时得到一个错误：
{标准输入}：未知:未定义的本地符号命令{标准输入}：未知:未定义的本地符号LC86命令/ Developer/Platforms/iPhoneOS.platform/Developer/usr/bin/gcc-4.2失败，退出代码为1
我们使用的是gcc 4.2和特征包，如奇异值分解，数组，QR，逻辑单元，核心，乔列斯基等。但是，当为iPhone模拟器4编译时，没有错误。
什么是可以解决的？
浏览 0提问于2011-09-03得票数 0
2回答
我有一条矮胖的裙子，看上去像：
[[0, 0.25, 1, ...., 0.5, 0.23 ],
[0.3, 0.75, 1, ..., 0.5, 0.37 ],
...,
...,
[0, 0.25, 1, ...., 0.5, 0.23 ],
[0.3, 0.75, 1, ..., 0.5, 0.37 ]]
基本上每个值都在0- 1.0范围内。
我想把它形象化为位图，目前我有一个非常慢的循环，基本上是这样做的：
for i, row in enumerate(data):
for j, val in enumerate(row):
yield va
浏览 1提问于2012-12-25得票数 2
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我是tensorflow的新手，需要做一些在任何其他环境下都不会那么困难的事情。
我需要取一个形状为(?，224,224，3)的张量，并对每个元素应用一个操作，保持大小不变。我尝试过tf.map_fn( myFunc，data)，但似乎传递给myFunc的是原始张量的子集。
有没有什么简单的方法可以直接说“对张量中的所有东西执行这个操作”？
浏览 0提问于2017-09-26得票数 0
1回答
可以将二维阵列除以一维阵列
、、、、
为了最大限度地提高速度，我试图将以下内容向量化(使编译器能够在其认为良好的情况下向量化)：
integer :: i,j
real :: a(4),b(4,5),c(4,5)
!... setting values to a and b...
do i=1,5
do j=1,4
c(j,i)=b(j,i)/a(i)
end do
end do
我试过以下几种方法
c=b/a
但这不管用：
错误#6366:数组表达式的形状不符合。
我的想法是，既然你可以做一个/i，(数组/标量)，我希望它是可能的(2d数组/数组)。首先，b和c的维数是(5,4)，我认为这就是问题所在
浏览 0提问于2015-09-01得票数 2
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1回答
我有上千个这样的元素：
[ "business_id_a", [ "Food", "Restaurant","Wine & Pizza"] ]
[ "business_id_b", ["Mexican", "Burgers", "Gastropubs & Wine" ] ]
...
[ "business_id_k", ["Automotive", "Delivery","Whatever&
浏览 1提问于2020-07-09得票数 0
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1回答
我在numpy中有一个我认为很简单的任务，但我遇到了麻烦。
我有一个函数，它接受数组中的一个索引，并返回属于该索引的值。我想高效地将这些值写入一个numpy数组。
我已经找到了numpy.fromfunction，但它的行为并不像建议的那样。它似乎“向量化”了函数，这意味着它传递的不是实际的索引，而是一个索引的numpy数组：
def vsin(i):
return float(round(A * math.sin((2 * pi * wf) * i)))
numpy.fromfunction(vsin, (len,), dtype=numpy.int16)
# TypeError:
浏览 0提问于2015-05-30得票数 0
1回答
我是Python和Tensorflow的新手。我已经创建了一个使用Pandas和现有CSV文件进行简单分类的示例。但是为了规范CSV中的列，我得到了下面的错误。
调试IDE:木星笔记本
import pandas as pd
patients = pd.read_csv("../npushpakaran/TENSORFLOW/Tensorflow-Bootcamp-master/02-TensorFlow-Basics/pima-indians-diabetes.csv")
patients.columns
Index(['Number_pregnant', &
浏览 0提问于2018-06-20得票数 0
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1回答
我想以有效的方式对Numpy矩阵的每一行应用一个函数。我发现使用np.apply_along_matrix(function, 1, array)会给我想要的结果。然而，这是令人难以置信的慢，特别是当使用非常大的矩阵。
我知道，将函数映射到矩阵行的更有效和正确的方法是将其矢量化，但我不知道如何正确地向量化这个函数(请注意，我并不是指np.vectorize(function)，因为这将适用于每个元素，而不是每一行)。
import numpy as np
def f(x):
return x * x.sum() # Multiply each element of a vector
浏览 0提问于2020-08-28得票数 1
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1回答
假设我有一个3D numpy数组$y_{n \i.e.\i.e.}$和一个一维numpy array$x_{p \xx1}$，我想在$y$的每个片段(即$yi，j，:$)和$x$上应用'PyOLS‘函数。如何在Python中向量化此操作？
下面是一个示例代码：
import numpy as np
def PyOLS(xvec, yvec):
n = xvec.shape[0]
X = np.c_[xvec, np.ones(n)]
betas = np.dot(np.linalg.inv(np.dot(X.T, X)), np.dot(X.T, yvec))
浏览 7提问于2022-10-29得票数 0
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我有个问题。我有以下字符向量：
samples <- c("Ssa#STIR23728", "Ssa#STIR16345", "Omy#TC149733", "Ssa#S30265704", "Ssa#EG871857", "Omy#BX307934", "Omy#BE859148",
"Omy#CA358602","Ssa#EG933893", "Ssa#S30235521", "Ssa#STI
浏览 1提问于2013-12-13得票数 0
我正在尝试使用__call__ dunder为自定义类绘制一个函数 import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
class F:
def __init__(self, n, m):
self._n = n
self._m = m
def __call__(self, x):
return math.sin(self._n * x) * math.cos(self._m * x)
u = F(1,1)
v = F(1,1)
x_array =
浏览 29提问于2020-10-20得票数 0
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1回答
我的tcga数据的条形码，行名，看起来像这样。
TCGA-4P-AA8J-01A-11D-A390-01
我想使用for循环将其更改为此表单。-> TCGA.4P.AA8J.01A
r=c()
for (x in rownames(df)) {
r <-c(substr(gsub("-",".",x),1,16))
rownames(df)<-r
print(r)
}
.？
浏览 4提问于2022-10-02得票数 0
2回答
我想为维度为3e+07x4的矩阵M的每一行计算以下函数。
func <- function(x){
(dmultinom(c(x[c(1,2)],50-sum(x[c(1,2)])), size = NULL, rep(1/3,3), log = FALSE))/(x[3]^2+x[4]^3)
}
我正在使用下面的代码
as.numeric(unlist(apply(M, 1, function(v) func(v))))
不幸的是，这需要很长时间。我想在短时间内完成这项工作。
浏览 3提问于2020-02-15得票数 1
我正尝试在下面的for循环上测试自动向量化。我无法让自动矢量化起作用。代码如下所示。 float dotproduct(float a[], float b[], int size) {
int x = 0.0;
for (int i = 0; i < size; i++) {
x = x + a[i] * b[i];
}
return x;
}
int main() {
const int N = 8;
float a[N] = {2.0,3.0,4.0,5.0,6.0,7.0,8.0,9.0};
float
浏览 56提问于2020-12-15得票数 0
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1回答
矢量化照片:寻找一种适合的算法
、、、、
作为一个小项目，我决定写一个小光栅到矢量转换器。很多很多资源都可以在线使用，但实际实现的减少可以给我提供任何起点。我还没有决定要用哪种语言来完成这个任务，但是Python看起来很适应。
第一个问题是，大多数论文都是矢量化的，要么是标识，要么是灰度图像，我对这两个图像都不太感兴趣。potrace是其中的一个库，其算法被描述为。同样的技术适用于照片位图吗？
我对我的发现感到沮丧，直到我偶然发现了。结果是惊人的！然而，他们没有提供任何关于他们的算法的信息。这里描述了一种产生类似质量结果的方法：。其策略是删除等高线并对其进行处理，然后再将它们绘制为矢量。
但没有提到他们是如何做到这一点的。我可以用op
浏览 3提问于2013-04-09得票数 3
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1回答
锈蚀自动矢量化
、、
我是生锈/SIMD的新手，我有下面的代码片段作为我程序的瓶颈，我想知道我是否可以利用它的自动矢量化特性
fn is_subset(a: Vec<i64>, b: Vec<i64>) -> bool {
for i in 0..a.len() {
if (a[i] & !b[i]) != 0 {
return false;
}
}
true
}
我也有另一种方法来编写这个(使用迭代器，这样就可以预先知道trip计数)，这会创建自动矢量化吗？
fn is_subset(a: Vec
浏览 6提问于2022-07-26得票数 3
我是python的新手，任何帮助都将不胜感激！
我有一个dataframe，它有一列坐标：
gridReference
(190000, 200000)
(560000, 250000)
(560000, 250000)
(560000, 250000)
(560000, 250000)
(560000, 250000)
(320000, 80000)
我还有一个函数可以将坐标转换为后来的长位置toConvert(E,N) -我正在尝试解决如何迭代gridReference列，并将值作为参数输入到toConvert函数中，然后在另一个数据帧中生成新的经度坐标。
希望这是有意义的--提前谢谢！
浏览 3提问于2016-09-09得票数 0
1回答
问题
寻找类似的东西
df.groubpy('key').aggregate(combination(columnA, columnB))
而不是
df['combination'] = combination(columnA, columnB)
df.groupby('key')['combination'].aggregate()
唯一的要求是列的组合是在groupby之后计算的。
描述
我看起来很自然，从逻辑上讲，在某些情况下，我会先进行分组，然后进行聚合。
一个例子是使用相同组的不同列组合的不同聚合函数。
寻找
列的gr
浏览 5提问于2020-02-02得票数 1
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我试图使用每一行作为参数函数在Pandas Dataframe上迭代。我试过这个：
def vectorize_df(df, hg):
print(hg + str(df['tweets_id']) + df['tokenized_text'])
df = pd.DataFrame.from_records(belongs_node, columns=['tweets_id','tokenized_text'])
vfunct = numpy.vectorize(vectorize_df)
vfunct(df, "
浏览 4提问于2021-11-01得票数 0
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1回答
我用Python编写了一个交互式的mandelbrot渲染器，您可以在这里使用鼠标指针缩放，并尽可能地优化它。我目前使用这个实现来呈现set/缩放(这是一个小片段，只是用于呈现它的两个函数)：
import numba as nb
import numpy as np
@nb.njit(cache= True, parallel = True)
def mandelbrot(c_r, c_i,maxIt): #mandelbrot function
z_r = 0
z_i = 0
z_r2 = 0
z_i2= 0
浏览 2提问于2021-01-22得票数 0
2回答
我目前正在做一个机械加速课程，我们用矢量化实现每一个算法。矢量化的概念似乎最适用于命令式编程，以使代码更紧凑，并使用高度优化的数字库的语言。然而，当在ml书籍中查找函数式编程时，这些算法是实现声明性的，而不是使用矢量化。对于不是线性代数专家的程序员来说，您赢得了可读性，但是在haskell中，这种实现能接近命令式语言中的向量化实现吗？
我的问题是向量化的概念在函数式语言中是如何应用的？
浏览 3提问于2014-11-07得票数 5
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在过去的几天里，我一直在学习R，并且想知道下面的问题是否能够以比我的解决方案更好的方式(可能是更紧凑的代码)解决。
问题:N (~ 1000)数值元素的向量V，需要用以下方式进行转换。
随机选择M (~ 100)元。
将每个这样的元素x替换为f(x)。
我的解决方案：for (i in sample(1:N, M)) V[i] = f(V[i])
编辑:函数f以单个数值作为输入，并输出单个数值。类似于：f <- function (x) x^3 + 2
编辑:谢谢大家的贡献！我现在明白了矢量化函数的威力。:)
浏览 2提问于2013-10-12得票数 2
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在R中，当我尝试通过ifelse赋值函数时，我得到以下错误：
> my.func <- ifelse(cond, sqrt, identity)
Error in rep(yes, length.out = length(ans)) :
attempt to replicate an object of type 'builtin'
如果cond为FALSE，则错误看起来是等效的，R将报告
attempt to replicate an object of type 'closure'
我能做些什么来将两个函数中的一个赋值给一个变量，这是怎么回
浏览 0提问于2014-02-05得票数 7
2回答
我想了解如何编写函数来执行对向量元素的特定规则。假设我想用一个值乘以一个向量的所有元素，下面的代码返回：
a<-c(1, 3, 5, 7, 10)
f <-function(x){
f<-c()
for (i in x)
{temp=i*sqrt(2)
print(temp) # not necessary, just to view the intermediate numbers
f[i]<-temp
}
f
}
out<-f(a); out
# [1] 1.414214 NA 4.242641
浏览 2提问于2017-08-14得票数 1
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1回答
我试图得到与R的==相同的行为，当应用于两个向量时，得到向量中每个元素的比较。
a <- c(1,2 ,3 )
b <- c(1, 2 ,5 )
a==b
#[1] TRUE TRUE FALSE
我朱莉娅，我想出了一个非常笨拙的方法，但是现在我想知道外面有没有最简单的方法。
a = [1 2 3 ]
b = [1 2 5 ]
a == b #this does not return what I want.
#false
rows_a =size(a)[2]
equal_terms =ones(rows_a)
for i in 1:rows_a
浏览 3提问于2022-01-29得票数 3
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到目前为止，我正在从一个大矩阵中计算一些特征，并在for循环中完成所有这些工作。正如预期的那样，它非常慢。我已经能够对部分代码进行矢量化，但我被困在其中的一部分。
我将非常感谢一些建议/帮助！
s1 <- MyMatrix #dim = c(5167,256)
fr <- MyVector #vector of length 256
tw <- 5
fw <- 6
# For each point S(t,f) we need the sub-matrix of points S_hat(i,j),
# i in [t - tw, t + tw], j in [f
浏览 0提问于2013-06-11得票数 0
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我试着用numpy来选择图像中的随机区域。
我使用python集来确保我的所有区域都是唯一的，但是在以后尝试从这个集合生成一个掩码时，我会得到一个"SyntaxError:无效语法“
下面是我使用的代码：
def _get_positions(self):
small_shape = int(self._width / MACROPIXEL_SIZE)
small_mask = numpy.zeros((small_shape, small_shape), dtype=numpy.uint8)
#how many macropixel we will pick
浏览 1提问于2018-08-02得票数 0
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有速度(val)和深度(dep)数据。因此，在r中使用循环函数，我希望找到一个名为'K‘的常数(K=ODobbins(val，dep)，'ODobbins’是StreamMetabolism包中的一个函数)，用于无休止的日期作为数据接收。
structure(list(date = c("12/01/2019", "13/01/2019", "14/01/2019",
"15/01/2019", "16/01/2019", "17/01/2019"), vel = c(0.6, 0
浏览 1提问于2020-08-05得票数 1
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