用广播/矢量化解决方案替换内部函数调用的for循环
广播/矢量化解决方案是一种优化技术，用于替换内部函数调用的for循环。它通过对数据进行并行处理，以提高计算效率和性能。
广播是指在不同形状的数组之间进行运算的一种机制。当进行广播运算时，较小的数组会自动扩展为较大数组的形状，以便进行元素级别的操作。这样可以避免使用显式的循环来处理每个元素，从而提高计算效率。
矢量化是指使用矢量处理器（如SIMD指令集）来执行并行计算。矢量化可以将多个数据元素同时处理，从而加快计算速度。通过将计算任务分配给矢量处理器，可以在单个指令周期内完成多个操作，从而提高性能。
广播/矢量化解决方案的优势包括：
- 提高计算效率：通过并行处理数据，减少了循环迭代的次数，从而加快了计算速度。
- 简化代码：使用广播/矢量化解决方案可以简化代码，减少了循环和条件判断的使用，使代码更加简洁易读。
- 充分利用硬件资源：广播/矢量化解决方案可以充分利用现代计算机的硬件资源，如多核处理器和矢量处理器，提高系统的整体性能。
广播/矢量化解决方案在许多领域都有广泛的应用场景，包括但不限于：
- 数值计算：在科学计算、统计分析、图像处理等领域中，广播/矢量化解决方案可以加速大规模数据的处理和计算。
- 机器学习和深度学习：在训练和推理过程中，广播/矢量化解决方案可以加速矩阵运算、向量操作等关键计算步骤。
- 大数据处理：在数据分析、数据挖掘、数据可视化等领域中，广播/矢量化解决方案可以提高数据处理的效率和速度。
腾讯云提供了一系列与广播/矢量化解决方案相关的产品和服务，包括：
- 腾讯云弹性计算（Elastic Compute）：提供高性能的云服务器实例，支持并行计算和矢量化操作。
- 腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine）：提供容器化的计算环境，支持快速部署和管理广播/矢量化应用。
- 腾讯云函数计算（Serverless Cloud Function）：提供无服务器计算服务，可以按需执行广播/矢量化任务，无需关注底层基础设施。
更多关于腾讯云相关产品和服务的信息，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
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2回答
如何将方程矢量化？
、、、
在观看了吴家富教授关于GLM的讲座后，我正在尝试实现Softmax回归算法来解决K-分类器问题。我以为我理解了他所说的一切，直到最后编写代码来实现Softmax回归的成本函数，如下所示：
我遇到的问题是想找出一种方法来向量化这一点。再一次，我想我明白了如何把这样的方程矢量化，因为我可以做线性和logistic回归，但是在看了这个公式之后，我被卡住了。
虽然我很想找出一个向量化的解决方案(我意识到已经发布了一个类似的问题：)，但我更感兴趣的是，你们中是否有人能告诉我一种方法(您的方式)，以便有条不紊地将这样的方程转换成向量化的形式。例如，对于那些在ML方面是专家或经验丰富的老手，当你第
浏览 1提问于2012-02-21得票数 9
n和F是维数m * l * l的三维矩阵，其中m=5，l=174。n用γ乘以Fj的范数2的平方.
我目前的蛮力实现是
for k in range(0,m):
for i in range(0,l):
for j in range(0,l):
dist = gamma*(np.linalg.norm(F[0][i] - F[0][j]))
m3.append(dist)
m2.append(m3)
m1.append(m2)
但我的程序崩溃了。有没有一种优化的方法来计算这个？
浏览 7提问于2022-11-14得票数 0
3回答
R中的循环是邪恶的吗？
、、、
我听说你不是要把一种程序设计风格强加给R，我觉得这很难。我刚用for循环解决了一个问题。这样做不对吗？有没有更好的，更“R式”的解决方案？
问题:我有两个专栏: Col1和Col2。Col1包含已以自由形式输入的职务。我想使用Col2收集这些职位的类别(所以“初级技术员”，“工程技术人员”和“机械技术人员”)。都被列为“技术员”。
我是这样做的：
jobcategories<-list(
"Junior Technician|Engineering technician|Mech. tech." = "Technician",
"Manager|S
浏览 2提问于2015-05-14得票数 7
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2回答
我有一个矮小的大小数组
arr.size = (200, 600, 20).
我想在最后两个维度的每对组合上计算scipy.stats.kendalltau。例如：
kendalltau(arr[:, 0, 0], arr[:, 1, 0])
kendalltau(arr[:, 0, 0], arr[:, 1, 1])
kendalltau(arr[:, 0, 0], arr[:, 1, 2])
...
kendalltau(arr[:, 0, 0], arr[:, 2, 0])
kendalltau(arr[:, 0, 0], arr[:, 2, 1])
kendalltau(arr[:,
浏览 3提问于2013-08-09得票数 11
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1回答
我有以下功能，我试图用R编写：
目前，我有以下代码，但我不知道如何表示下标i？
f5 <- function(x) {((x^4 - 16*x^2 + 5*x)/2)}
浏览 3提问于2019-11-18得票数 3
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1回答
我有一个很大的熊猫数据框，大致看起来像这样 Identity periods one two three Label
0 one 1 -0.462407 0.022811 -0.277357
1 one 1 -0.617588 1.667191 -0.370436
2 one 2 -0.604699 0.635473 -0.556088
3 one 2 -0.852943 1.087415 -0.784377
浏览 44提问于2021-04-20得票数 2
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2回答
假设我有两个同样长的数字数组。我想创建第三个数组，这样：
c[0] = a[0] * b[0]
c[1] = a[1] * b[1]
...
如果我在Matlab中，我可以编写一个循环来执行这样的乘法：
for i=1:length(a)
c(i) = a(i) * b(i);
end
但我知道避免for循环是件好事，有一种方法可以做到，那就是：
c = a .* b;
这对我来说很有意义，并且在两个8192长的随机数数组上对它进行了多次计时之后，.*方法的完成速度始终比for循环快3倍。
所以现在我想用Java来乘数组。所以我写了一个for循环，然后说：
for (int i=0; i&l
浏览 1提问于2015-10-01得票数 2
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我有一个以Pandas DataFrame格式操作的函数。它适用于pandas.apply()，但不适用于np.Vectorize()。请查找以下功能：
def AMTTL(inputData, amortization = []):
rate = inputData['EIR']
payment = inputData['INSTALMENT']
amount = inputData['OUTSTANDING']
amortization = [amount]
if amount - payment &l
浏览 17提问于2022-09-21得票数 0
1回答
班克罗夫特方法的实现
、、、、
背景
我编写了一个求解三维到达时差(TDoA)多侧向问题的算法.即给定n节点的坐标、某些信号的速度v以及信号到达各节点的时间，确定信号源的坐标。在我的例子中，问题更加复杂，因为只有四个节点可用。
我尝试了许多方法，并发现实现班克罗夫特法最成功。有了它，我可以获得卓越的准确性和精度，以及出色的效率。我将数学评论留在链接的页面上，但是我将尽可能清晰地处理代码。
def find():
find()类的Vertexer方法执行实际的腿工作。在构造Vertexer对象时，要使用的节点的坐标作为NumPy数组传递给构造函数。该数组看起来如下：
[[x_1, y_1, z_1],
[x_2, y_2,
浏览 0提问于2020-12-28得票数 5
有没有更快的方法来填充2dnumpy数组，使用这里看到的相同算法(使用相同的输入参数，特别是i/pnoise3 j/scale)？self.world是np数组，像这样遍历非常大(2048,1024)。 for i in range(self.height):
for j in range(self.width):
self.world[i][j] = noise.pnoise3(i/self.noise['scale'],
j/self.noise['scal
浏览 14提问于2020-09-02得票数 0
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我在R中有以下代码，我正在尝试加速，因为我知道R中的循环速度更慢。有没有一种方法可以在不使用嵌套循环的情况下实现这一点。 # initialize 2 vectors of length 10,000
totalNum <- rep(0,10000)
totalAmt <- rep(0,10000)
values <- sample(200:5000,150000, replace = TRUE)
chances <- # similar to f in length and contains values between 0 and 1
# loop ove
浏览 17提问于2020-01-22得票数 0
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我试图在一个有791行和130列的Dataframe上进行计算。
下面的代码显示了一个包含791个化合物的Dataframe函数。每列中的条目都包含给定化合物中给定元素的分数。例如：
Material ... Zr ... Si ... O ...
SiO2 ... 0.0 ... 0.33 ... 0.66 ...
有791个化合物，下面的函数取整个Dataframe，将每个元素与csv文件中的元素与元素的原子量进行比较，并对其进行总结。
def add_molar_mass(DF):
el=pd.read_csv(path)
# el is a da
浏览 0提问于2018-07-13得票数 1
是否有可能对下面的循环进行矢量化？
% String to parse (we want to create variables that are defined implicitly in the string):
parseStr = 'cubeId=001000_X=10_Y=10_Z=10_minX=8590_maxX=9200_minY=8590_maxY=9200_minZ=87_maxZ=95';
% Splitting string for regexp
matchStr = '=|_';
[start_idx, end_idx, ex
浏览 0提问于2011-03-24得票数 0
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2回答
我希望找到包含x的"X"元素，并将"X"替换为"“。
v = split("a b c d e f g h i j k l m n o p X")
x = rand(v,100) .* rand(v,100) .* rand(v,100)
一个使用for循环我可以：
for i=1:length(x)
x[i] = replace(x[i], "X", "")
end
朱莉娅就是这样做字符串向量操作的吗？或者我应该使用的函数集有.replace或apply(在R中使用的sapply(x, repla
浏览 5提问于2017-04-05得票数 2
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3回答
早上好!我有一个np.array (1.1,2.2,3.3)，我想将array传递给一个简单的max函数，max(0,(x-1.5)**3)和期望返回一个np.array (0,0.343,5.832) --我尝试了下面的代码并收到了错误。
aaa = np.array([1.1, 2.2, 3.3])
max(0, (aaa-1.5)**3)
我怎样才能得到预期的结果？
浏览 3提问于2022-08-05得票数 0
1回答
我使用以下方程模拟马尔可夫生死过程：(对不起，MathJax不可用)。
$ b_i = \textbf{P}(X_{n+1} = i +1 | X_n = i)$
$ d_i = \textbf{P}(X_{n+1} = i -1 | X_n = i)$
$\pi_i b_i = \pi_{i+1} d_{i+1}$
$\pi_i = \pi_0 \frac{b_0 b_1 b_2 \dots b_{i-1}}{d_1 d_2 \dots d_i},$ $i = 1, \dots , m$
$\sum \pi_i = 1$
我使用这段代码来计算pi_i：
import numpy as
浏览 1提问于2019-11-21得票数 0
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在MATLAB中，下面的第一组循环考虑了重复项，但第二组循环(使用PARFOR)不考虑重复项。它们会覆盖先前的值。我们如何解决这个问题呢？
For循环：
for d = 1:length(set),
for k = 1:length(dset),
if strcmp(pset(k),set(d)),
t(h,p) = dset(k);
h = h+1;
end
end
end
PARFOR循环：
parfor d = 1:length(set),
for k = 1:length(dset),
if strcmp(pset(k),se
浏览 1提问于2009-05-15得票数 0
2回答
我的问题是在Matlab中快速执行许多低维投影。我有一个数组z，其维数为(n,L,d)；这些参数如下所示。我采用N大小的输入数组，比如N = [200, 200]，以及n = prod(N) = 200*200 = 40,000和d = numel(N) = 2；也就是说，n是离散网格中的点数，d是输入数组的维数(例如图像或高度地图上的平面)。然后，我用L点离散可能的高度(我的程序将输出上面提到的注释高度图)，L = 32说。
对于每个i = 1:n和j = 1:L，我想将向量z(i,j,:)投影到单元球上。*目前，我有以下天真的代码：
z = reshape(z,[n,L,d]); z_no
浏览 2提问于2015-07-22得票数 2
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1回答
我最近尝试用八度音阶实现线性回归，但无法通过在线评判。下面是代码
function [theta, J_history] = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters)
m = length(y); % number of training examples
J_history = zeros(num_iters, 1);
for iter = 1:num_iters
for i = 1:m
temp1 = theta(1)-(alpha/m)*(X(i,:)*theta-y(i,:));
temp2 = t
浏览 0提问于2019-01-09得票数 0
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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我试图训练一个LSTM模型来预测多项式的实根数。x_train和y_train包括诸如[[-204, 20, 13, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0
浏览 16提问于2021-12-29得票数 1
我正在执行这个操作，当进程给我NaN时，
Choques<-c(1:10)
print (Choques)
pr<-0
n<-3818
p<-0.040633627
for(i in Choques) {
pr[i]<-(factorial(n)/(factorial(Choques[i])*factorial(n-Choques[i])))*p^Choques[i]*(1-p)^(n-Choques[i])
print (pr[i])
}
但是改变变量n的值，假设是20，如果它显示的是数
浏览 2提问于2020-05-11得票数 1
所以我有下面的代码，它对我来说非常简单：
#define MODS_COUNT 5
int start1 = <calc at runtime>;
int start2 = <calc at runtime>;
for (int j=0; j<MODS_COUNT; j++) // loop 5 times doing simple addition.
logModifiers[start1 + j] += logModsThis[start2 + j];
这个循环是外部循环的一部分(不确定这是否有区别)
编译器说：message : loop wa
浏览 0提问于2013-04-30得票数 6
我有一个简单的程序，其中我有3个std：：向量，并在for循环中使用它们。启用编译标志后，我将测试这些循环是否优化。但是visual显示，由于1200的原因，循环没有向量化。我的示例代码如下所示。
#include <iostream>
#include <vector>
#include <time.h>
int main(char *argv[], int argc)
{
clock_t t=clock();
int tempSize=100;
std::vector<double> tempVec(tempSize)
浏览 4提问于2016-10-17得票数 1
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1回答
我想在matlab中运行以下.m文件：
function [relativeErrors] = plotRelativeErrors()
initialPrice = 115.47;
sigma = 1.34*10^(-2);
tau = 0;
days = 40;
Strike = 114;
Time = days/365;
[callSol, ~] = blsprice(initialPrice, Strike, tau, Time, sigma);
termOne = (tau - (sigma^2)/2)*days;
termTwo = sigma * sqrt(days);
浏览 2提问于2014-12-26得票数 0
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我正在开发一款Android应用程序，但我被困在一个似乎找不到答案的问题上。我想将类中的方法"updateTime“称为"MainActivity”，从类"TaskHandler“中的方法"run”(从而从线程调用它)。
我已经搜索了大约一个小时的答案，访问了多个网站，找到了多个解决方案，其中没有为我工作。我还在LinusTechTips和Corsair的不和谐服务器上问过这个问题。
MainActivity类：
package thedutchmc.net.alarm;
import android.os.Bundle;
import android
浏览 0提问于2018-12-08得票数 0
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这里的目标是拥有一个具有单个属性(分数)的类(假设教师)，如下所示： import numpy as np
maxScore = 10
numTeach = 50
class Teacher:
counter = 0
def __init__(self, score):
self.score = score
# code to keep track of the number of objects created
Teacher.counter += 1
def get(self):
retu
浏览 11提问于2020-12-15得票数 0
我想了解我应该将哪些项数组替换为xxxxx，以便用结构初始化1000个条目数组，其中a从2000到3000 (即数组的索引1表示a是2000，数组的索引2表示a是2001，等等)，b总是为零。
struct MyStruct
a
b
end
myArray = Vector{MyStruct}( xxxxx , 1000)
我知道我可以做一个循环，并分别分配值，我只是想知道是否有更快的东西在朱莉娅。
浏览 0提问于2019-09-16得票数 6
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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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我有一个包含数百列的数据框，我想更改它的名称。我对R非常陌生，所以很容易理解它的逻辑，但我就是在网上找不到相关的例子。
我能得到的最接近的结果是：
projectFileAllCombinedNames <- for (i in 1:200){names(projectFileAllCombined)[i+1] <-variableNames[i]}
基本上，从projectFileAllCombined的第二列开始，我希望遍历数据帧中的列，并为它们分配第二个数据帧中的数据值。我可以使用以下代码手动更改一个列名：
colnames(projectFileAllCombined)[2
浏览 0提问于2014-07-23得票数 2
1回答
我在一个模拟中有一些复杂的分配逻辑，我想优化它的性能。当前逻辑作为一组嵌套的for循环在各种numpy数组上实现。我想将这个赋值逻辑向量化，但是还没有弄清楚这是否可能。
import numpy as np
from itertools import izip
def reverse_enumerate(l):
return izip(xrange(len(l)-1, -1, -1), reversed(l))
materials = np.array([[1, 0, 1, 1],
[1, 1, 0, 0],
浏览 0提问于2015-10-14得票数 0
背景：
我不确定我的术语是否正确，所以我很抱歉，如果这恰好是一个重复的问题，。我一直在阅读本教程，我想我想做的是“做一些计算:重新访问”，但形式是“元组解压”(在第三个链接中使用的单词)。
问题/目标：
我所希望的是用原来的键创建一个新的字典，一个新的值，这个值是旧值列表的平均值，并绘制它。
我的尝试：
下面是作为一个for循环的完整尝试，也是我尝试做一个“一个班轮”的尝试。我得到的最接近的变量是两个不同的变量，它们包含字典键和另一个变量，它们接受这些值并将它们绘制为(x，y)。
k_to_accuracies = {1: [0.274, 0.274, 0.274, 0.274, 0.274]
浏览 4提问于2020-01-27得票数 1
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假设你连续抛出一枚公平的硬币，每次结果是正面，你赢了1美元，而如果你有尾巴，你就输了1美元。你的初始资本是3美元。如果您的资本为零或达到10美元，则抛出停止。让X_n是在第n次抛出期间描述章节的过程。模拟X_n过程1000次，并通过R. 2给出它的演化图，估计连续抛出的平均次数，直到停止为止。是预期的结果吗？
有人能帮我解决这个问题，或者至少能理解我应该采取的步骤吗？
浏览 3提问于2022-06-18得票数 0
这个代码的主要问题是效率，我想将代码的这一部分矢量化：
for x = 1:N
for c = 1:L
Z = in(x,1:Ks(c,1);
Cpreds(x,c) = mode(Ctrn(Z));
end
end
以下是我的详细实现：
function [Cpreds] = my_knn_classify(Xtrn,Ctrn, Xtst, Ks)
% Input:
% Xtrn : M-by-D training data matrix
% Ctrn : M-by-1 label vector for Xtrn
% Xtst : N-by-D
浏览 0提问于2018-04-01得票数 0
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我看到了一些给gcc的资源，但不是给Visual Studio的。
谁有参考资料，例子和技巧的宝库？
浏览 1提问于2009-09-07得票数 1
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下面是我正在运行的示例代码。当此火花作业运行时，Dataframe联接将使用sortmergejoin而不是广播连接进行。
def joinedDf (sqlContext: SQLContext,
txnTable: DataFrame,
countriesDfBroadcast: Broadcast[DataFrame]):
DataFrame = {
txnTable.as("df1").join((countriesDfBroadcast.v
浏览 3提问于2016-02-05得票数 5
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我有一个包含数千行的大型data.frame，每次我都会在上面循环创建一个子集，从第1行到每次迭代递增一行。
在每个子集上，我执行几个任务，这些任务来自于对编程的仿生理解，我用“for”循环来执行。例如。
df <- data.frame(a=c(1:10), b=c(11:20), c=c(21:30), d=c(31:40))
for (index in 1:nrow(df)) {
thisSubset <- df[1: index,]
#loop 1
new1 <- ncumeric(nrow(thisSubset))
for (i in 1:n
浏览 3提问于2016-11-30得票数 0
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1回答
我试图在一个数据文件中选择一个列(浮点数)，并将所有的值舍入最近的5，但前提是该值不是NaN，这使我得到了以下结果
df["velocity"].apply(lambda x: 0 if x == None else 5 * round(float(x)/5))
但是，在执行时，我会得到这个错误。
ValueError:无法将浮点NaN转换为整数
浏览 2提问于2021-11-23得票数 0
我用python编写了一个函数来计算Gauss展宽中的Delta函数，这涉及到4级循环。然而，效率非常低，大约比使用Fortran的类似方式慢10倍。
def Delta_Gaussf(Nw, N_bd, N_kp, hw, eigv):
Delta_Gauss = np.zeros((Nw,N_kp,N_bd,N_bd),dtype=float)
for w1 in range(Nw):
for k1 in range(N_kp):
for i1 in range(N_bd):
for j1 in ran
浏览 0提问于2018-05-07得票数 3
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2回答
如何通过在行中查找值来向量化替换。
对于如下的数据帧：
df = pd.DataFrame([(1, 2, 3, 4, np.NaN, np.NaN, 4),
(1, 2, 3, 0, 0, np.NaN, 0),
(1, 2, 3, 4, 5, np.NaN, 5)],
columns = ['P0', 'P1', 'P2', 'P3', 'P4', 'P5', &#
浏览 5提问于2018-02-20得票数 1
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在Matlab中，我需要累加一个大矩阵的重叠对角线块。示例代码如下所示。
由于这段代码需要多次运行，因此会消耗大量资源。有没有更快的方法呢？
% some values for parameters
M = 1000; % size of array
m = 400; % size of subarray
n = M-m+1; % number of subarrays
R = randn(M)+1i*rand(M);
% main code
S = R(1:m,1:m);
for i = 2:n
S = S + R(i:m+i-1,i:m+i-1);
end
尝试：
1)我尝试了
浏览 1提问于2014-12-12得票数 3
1回答
所以我有了这个定义，
DP[i,j] = f[i,j] + min(DP[i−1, j −1], DP[i−1, j], DP[i−1, j +1])
它定义了从NxM矩阵的顶部到矩阵底部的最小累积成本。F中的每个单元格表示一个值/成本(1.2、0、10等)从另一个牢房进入那个牢房。
矩阵可能很大(1500x1500，它是)，而我编写的DP算法对于我的矩阵每运行一秒钟。这个矩阵每次执行需要运行数百次，所以程序的总运行时间是几分钟。这个循环大约是我瓶颈的99%，所以我尝试使用Python/numpys矢量化方法来优化这个循环。我只能进入Numpy和Scipy。
注意:我根本不使用python编程
浏览 2提问于2021-03-21得票数 1
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我想验证一下，我是否理解了许多机器学习讲座/笔记/视频中提到的向量化代码的概念。
我对此做了一些阅读，发现CPU和GPU有一个指令集，名为SIMD；单指令多个数据。
例如，这是通过将两个变量移动到两个特殊的64/128位寄存器，然后一次添加所有位来实现的。
我也读过像GCC这样的大多数现代编译器，例如，如果使用-Ofast标志打开优化，即
-Ofast -无视严格的标准遵守。-Ofast启用所有-O3优化。它还支持并非对所有符合标准的程序都有效的优化。它开启了数学和特定于Fortran的fno保护父母和-f堆栈数组。
在可能的情况下，-Ofast应该自动将用C/C++编写的任何循环矢量
浏览 0提问于2018-12-20得票数 1
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我已经用python实现了一个k-means聚类算法，现在我想用我的算法得到的聚类来标记一个新数据。我的方法是迭代每个数据点和每个质心，以找到最小距离和与其关联的质心。但我想知道是否有更简单或更短的方法来做到这一点。
def assign_cluster(clusterDict, data):
clusterList = []
label = []
cen = list(clusterDict.values())
for i in range(len(data)):
for j in range(len(cen)):
浏览 3提问于2018-04-17得票数 3
class MyServerProtocol(WampServerProtocol):
@exportRpc
def getSubscribers(self):
print "call getSubscribers"
subscriptions = []
for key, value in enumerate(self.factory.subscriptions):
subscriptions.append(value)
return json.dumps(subscri
浏览 3提问于2012-08-24得票数 1
1回答
我有一个混合整数的问题。我需要最小化一个函数，它是一个加权最小二乘回归，权重取决于回归(迭代地重新加权最小二乘)。7个参数定义了我的分段回归。我需要在第一次猜测的时候找到一个局部最小值。 我试着用gekko写这个问题，但不知何故我发现它很难实现。经过多次尝试，我在“负自由度”处停了下来。 不管怎样，我决定强行解决这个问题。它是有效的，但速度很慢。我在7D中围绕我的工作点构建了一个立方体(itertools)，并计算了3^7个点中每个点的加权平方误差。我对每个维度都有边界，有时我的工作点在我的7D域的其中一个面上。从技术上讲，我有2^p * 3^(7-p)点。我现在有了一个所有值的列表，找到最
浏览 33提问于2021-01-22得票数 1
回答已采纳
当我尝试像这样调用curve_data时： curve_fit(func, xdata=np.arange(50), ydata=some_array) 它一次使用所有扩展数据(整个数组)调用func，而不是使用xadata的第一个元素(扩展数据) 发生了什么。 干杯。
浏览 15提问于2021-01-04得票数 0
2回答
到目前为止，我从来没有考虑过这个问题，但是现在我需要使用一些需要由PyOpenGL缓冲的大量顶点，似乎python迭代是瓶颈。情况是这样的。我有一个3D点vertices数组，在每一步，我必须为每个顶点计算一个4D颜色数组。到目前为止，我的方法是：
upper_border = len(self.vertices) / 3
#Only generate at first step, otherwise use old one and replace values
if self.color_array is None:
self.color_array = numpy.empty(4
浏览 0提问于2011-12-12得票数 5
回答已采纳
1回答
编辑:我是个笨蛋，被错列了。我试过的第一件事起作用了，但我认为没有。抱歉，谢谢你，案子结了。
解决方案：
def cols_1(x):
if x == "5: Very important":
return 5
if x == "1: Not at all important":
return 1
else:
return x
C，在cols中: dfc = dfc.apply(cols_1)
我有许多列要应用相同的函数。
cols=['a','b'
浏览 3提问于2022-10-14得票数 -1
"apollo-cache-inmemory": "^1.6.2",
"apollo-client": "^2.6.3",
我使用client.subscribe方法设置了一个简单的订阅，并尝试用client.writeQuery方法更新存储。
export default class App extends Component<Props> {
componentDidMount() {
this.purchaseSubscription = client.subscribe({
query:
浏览 0提问于2019-07-03得票数 0
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