矢量化和广播

是云计算领域中常用的概念，用于描述数据处理和计算的优化技术。

矢量化（Vectorization）是一种将传统的标量操作转换为向量操作的技术。在传统计算中，通常需要对数据中的每个元素进行逐个操作，这样会导致计算时间较长。而矢量化技术可以通过一次性对整个向量或矩阵进行操作，从而大幅提高计算效率。它利用SIMD（Single Instruction, Multiple Data）指令集，将多个数据元素打包成向量，通过并行处理来加速计算。矢量化不仅可以在CPU上进行优化，还可以在GPU等硬件加速器上获得更好的性能。

广播（Broadcasting）是一种在不同形状的数组之间进行计算的技术。在传统计算中，如果两个数组形状不匹配，就需要进行维度的调整或者循环操作。而广播技术可以自动将形状不同的数组进行扩展，使其形状相匹配，从而方便进行计算。广播的优势在于它避免了对数组进行显式复制，减少了内存消耗和计算时间。它可以在处理不规则形状的数据时提供更高的灵活性和效率。

矢量化和广播在许多领域都有广泛的应用，包括科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等。它们可以显著提高计算效率，减少内存开销，简化代码编写。在云计算领域中，通过采用矢量化和广播技术，可以加速大规模数据处理和并行计算，提升云服务的性能和可扩展性。

腾讯云提供了一系列与矢量化和广播相关的产品和服务，包括：

腾讯云计算服务（CVM）：提供高性能的云服务器，支持矢量化和广播计算任务。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云弹性MapReduce（EMR）：提供大数据处理和分析的云服务平台，支持矢量化计算和数据广播。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/emr
腾讯云机器学习平台（Tencent ML-Platform）：提供全面的机器学习解决方案，支持矢量化和广播技术。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/mlplatform

通过使用腾讯云的相关产品和服务，用户可以更好地应用矢量化和广播技术，实现高效的数据处理和计算，提升业务的性能和竞争力。

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是否可以将广播应用于julia中数组的子数组/分片

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我想广播到子阵列(即广播到阵列的切片)。，即对表达式中的dim 1和2应用冒号。有没有办法支持这种“子广播”？，包括矢量化、并行循环、批处理和高级矢量化。我只是想知道它是否可以“分片”运行，然后它可以对线性代数函数()进行纯julia 3D和4D支持。当然，正常的嵌套for循环可以完成这项工作。我对广播.语法很感兴趣，不知道它是否可以扩展。

浏览 0提问于2017-12-13得票数 0

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矢量化和广播

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我需要对以下for循环进行矢量化，并且我对广播和矢量化是个新手(通常面向对象的编程对我来说也是新的)。numpy.arange(width)] start[:,:,1] = [(-0.5+v/(height-1))*height for v in numpy.arange(height)] 但在形状上苦苦挣扎，发现很难理解广播

浏览 10提问于2020-10-25得票数 1

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Numpy:带指数的数学公式向量化

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pi[0] * np.prod(b[0:i]) / np.prod(d[0:i]) print(pi_normalized) pi[i] = pi[0] * np.prod(b[0:i]) / np.prod(d[0:i]) 问题-1:如何将上面的for-循环“矢量化我所说的“矢量化”是指不使用相反，我想通过使用数组操作来加速代码，比如c_i = a_i

浏览 1提问于2019-11-21得票数 0

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jax vmap:强制使用正确的形状

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下面是一个最小的例子，在矢量化之前：def sum(x): return np.dot(x, a) 使用vmap：sum(samples) # DeviceArray of shape (100,), all entries are 2 但在矢量化之后矢量化函数调用沿着第一个轴拆分其输入参数，因此输入了两个形状(1,)数组。由于使用a进行广播，结果输出再次具

浏览 0提问于2019-10-28得票数 0

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在广播numpy数组的幕后发生了什么

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我研究了关于广播https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/user/basics.broadcasting.html的标准python文档。每次我探索这个话题时，我都找不到足够的内部细节来了解广播在现实中是如何工作的，它是否与矢量化有关？根据文档，广播是一种内存效率高的操作，并且它不在内存中进行实际复制，因此算术计算在内部是如何工作的，任何源代码或任何谈论引擎盖下概念的来源都将有助于澄清我的疑虑。

浏览 19提问于2019-03-12得票数 3

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如何用广播计算多维阵列？

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for i in range(N): r[i,j]=a[i]*a[j]*(b[i]-b[j])-a[i]/a[j] 如何将阵列矢量化并通过广播进行计算我也可以用矢量化的方法吗？

浏览 0提问于2019-02-25得票数 0

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如何沿矩阵轴进行滚动求和？

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具有T行和列k的给定矩阵XH = 10X = np.arange(T).reshape(T,1)*np.ones((T,k))Xcum= np.zeros((T-H,k)) Xcum[t-H,:] = np.sum( X[t-H:t,:], axis=0 ) 注意，最好避免跨步和卷积，在广播/矢量化最佳实践下。

浏览 1提问于2014-08-28得票数 4

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numpy:如何将返回不同形状的数组的函数矢量化？

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我创建的矢量化函数如下：只要函数只返回(2,3)或(3,3)数组，它就能正常工作。但是，一旦混合了结果形状，numpy就会出现错误：从矢量化函数中可以混合返回的形状吗？

浏览 1提问于2022-02-23得票数 -2

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加速Numpy数组上的循环

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它看起来像这样 #do stuff using sub 现在使用sub完成的工作是完全矢量化的，所以它应该是有效的。我不太愿意这样做，因为do stuff using sub使用广播，切片，智能索引技巧，这些技巧用普通的C编写会很繁琐。我也欢迎关于如何处理广播，切片，智能索引的想法和建议，当把计算卸载到C时。

浏览 1提问于2011-05-12得票数 4

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“Julia”中“in”的矢量化形式

矢量化形式的in.(a, b)会引发DimensionMismatch错误，因为向量不能广播成一个共同的形状，虽然in.(a, b')允许广播，但结果是：false falsefalse false 是不太理想的。有什么建议吗？

浏览 0提问于2017-05-24得票数 2

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PyTorch中两种代码矢量化方法的差异

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我正在做这个问题，给我两个PyTorch矩阵，A和B，形状为(M,d)和(N,d)，我想要创建每一对行之间距离的矩阵。我想以矢量化的方式编写代码。建议是使用矩阵乘法，这让我想到了有效的解决方案:由于AB^T会给出A的第1行的点乘积和B的第j行，所以我可以利用这个事实来得到一个有效的解。torch.sum(torch.square(B),dim=1).view((1,-1))但是，这不是我的初始解决方案，我的初始解决方案(似乎也是矢量化的我最初的解决办法是

浏览 13提问于2022-06-29得票数 1

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如何将循环矢量化，如下面在numpy中提到的循环？

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如何将以下代码矢量化？我已经看过广播，但我无法找到一种将以下代码向量化的方法： b[k] = b[k,:] + c[k] 其中b是(2,3,4)大小数组，c是(1,2)大小数组，

浏览 4提问于2016-05-26得票数 2

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NumPy:需要一个函数，其中:f(目标数组，indicies数组，一些数字) ->目标数组中填充了一些数字

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array) [1], 我正在尝试一种矢量化的方法显然这是不正确的: AB = aNumber .但它代表了我想要完成的工作的矢量化方法。谢谢你的帮助!

浏览 2提问于2016-04-02得票数 1

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python中累加和的矢量化

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我试图对我的代码进行矢量化/广播(不确定它的正式名称是什么)，以便让它更快，但我不能完全理解它。对于这段代码，我想要的基本上是l1的绝对和，用于将l2中的每个元素与l1中的所有数字相加。所以这给出的不是一个答案，而是len(l2)数量的答案。下面的(非矢量化)代码给出了正确的输出。

浏览 1提问于2015-10-21得票数 0

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如何使用广播将矩阵的每一行复制到另一矩阵的每一行？

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'], ['0']])c = np.array([['A'], ['0'], ['B'], ['0'], ['C'], ['0']]) 有没有一种方法可以使用某种类型的numpy广播/矢量化解决方案而不是for循环来获得c？

浏览 0提问于2017-03-03得票数 1

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在PyTorch中应用自定义成对函数

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我有两个一维张量我想要计算自定义操作成对矩阵，例如tensor([4, 5, 6], [5, 6, 7])tensor([1/3, 1/4, 1/5], [2/3, 2/4, 2/5])

浏览 5提问于2022-01-10得票数 0

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对所有事物进行矢量化的冲动

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我从R和Matlab的几年来到julia，在那里矢量化代码是性能的关键，并且影响了我的思维。在几个参数上将某些函数矢量化是不好的/糟糕的形式吗？--当我想要迭代数组时，应该编写所有例程的“标量”版本并调用点版本(或广播/映射)吗？/上调用内部广播)要简单得多。在R和Matlab中，我是在逐个案例的基础上做出这一选择的，考虑到了这一妥协： 矢量化更方便，效率更高:我可以调用density(N::Vector, r::Vector)一次，得

浏览 0提问于2018-04-11得票数 8

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向量值分配

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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：A=1; B=2; C=3; D=4; E=5Y = np.random.normal(0,1,(A,B,D))Result = np.zeros((A,B,C,D,E)) for b in range(B):

浏览 0提问于2014-05-21得票数 2

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