1回答
( 2)在这种情况下，是否可以用numpy.dot()代替*来实现更快的数组乘法？我认为我遗漏了一条关键信息，这将回答问题1，这意味着numpy.dot()至少和*一样快，如果不是更快的话。详细信息：
我正在用python2.7(64位)，numpy 1.11.2，Anaconda2在Windows 7上编写一个解决耦合PDE的程序。为了提高程序输出的精度，我需要使用大数组(形状(2，2^14)及更大的)和较小的集成步骤，从而导致了每次模拟中大量的阵列乘法操作，这是我需要优化的速度。有了，似乎应该使用numpy.dot()来加快相对于*的数
浏览 4提问于2017-01-05得票数 1
回答已采纳
我最近一直在研究(主要是稀疏的)矩阵上的乘法是如何在python库scipy.linalg中以这种最佳方式实现的，我从那里了解到，大多数算法都是一些Fortran或C库的包装。我的问题是，我怎么知道在Scipy中有任何实际上是在python内部编写的乘法方法呢？我也不太确定它与Numpy矩阵乘法是如何工作的。
浏览 13提问于2020-05-28得票数 0
1回答
我使用numpy创建了两个数组：a = np.array([[1, 5, 7], [6, 8, 9]])np.dot(a, b)
浏览 2提问于2018-01-26得票数 2
4回答
我已经用C++、Python和Java编写了矩阵乘法程序，并测试了它们将两个2000 x 2000矩阵相乘的速度(请参阅)。标准的ikj-implentation -它在
C++：15秒()Python：6分13秒()C++：45分钟()Python：在10小时后被杀死()
为什么斯特拉森矩阵乘法比标准矩阵</e
浏览 218提问于2012-07-16得票数 20
回答已采纳
我想通过屏蔽一些我知道在计算中不需要的值来优化Python中的矩阵乘法(加权回归)。它们仍然存在，因为我不想改变矩阵的大小。矩阵是浮点数。 Python (keras/tensorflow?)以不同的方式处理这些乘法，并显著加快过程，或者它将花费类似的时间，使这种掩蔽毫无意义？
浏览 46提问于2019-03-13得票数 0
1回答
稀疏矩阵乘法的最佳包
、、、、
我正在寻找最好的包稀疏矩阵乘法上的单核解。我不寻找CUDA，MPI或OpenMP解决方案。我必须乘两个大矩阵，它们是稀疏格式的。一个矩阵是677000乘48000，另一个矩阵是48000乘8192.这里，n-by-d表示行的n：#，列的d：#。
浏览 0提问于2013-08-23得票数 2
回答已采纳
3回答
如果我有一个像$(x-\mu)^T \Sigma^{-1} (x-\mu)这样的矩阵乘积，那么写$数组的方法是reduce(numpy.dot,((x-mu).T, scipy.linalg.inv(Sigma
浏览 5提问于2012-08-21得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在用swift和python编写一个矩阵乘法的代码，但这两个代码生成的输出是不同的。我也用C++写了这段代码，但它产生的输出和python中的一样，我一遍又一遍地检查swift代码，但我没有得到任何区别，我试图将这两个矩阵相乘1 0 11 0 10 06 7 8 9 0 4 6 00 7 8 9 1 2 3 0 5 00 0 0 0 0 0 0 0
浏览 2提问于2018-03-31得票数 0
1回答
我有一个n*n维的方阵，我必须定义一个函数，它将这个矩阵A和一个值k作为输入。矩阵A是由数值随机函数生成的随机矩阵。假设k=4，那么我们必须产生三个不同的矩阵，使得： matrix_3=A*A*A上面的所有乘法都是矩阵乘法(其中列A=B的行)，而不是元素乘法我们如何在python中使用for循环来实现这一点。
浏览 22提问于2018-08-25得票数 0
回答已采纳
2回答
我需要在C++中实现一个自定义掩码-RCNN，以便在自定义数据集上执行实例分段。因为我是初学者，我只是知道这个理论，但我真的不知道如何应用它。
浏览 1提问于2018-10-03得票数 1
回答已采纳
2回答
我想知道Python中是否有与MATLAB相同的元素乘法运算。答案一开始是肯定的，但是MATLAB的元素乘法有一个非常有用的特定功能，我似乎无法在python中复制它。具体地说，如果我们在MATLAB中有矩阵A和b，并且我们决定实现元素乘法，我们会得到以下结果： A = [1 2 3] ; 2;C = [1*1 1*2 1*3 ; 3*1 3*2 3*3] ; 作为一名<e
浏览 32提问于2020-10-29得票数 3
回答已采纳
3回答
我现在想用它的转置来乘一个大型稀疏矩阵(~1M×200 k)。结果矩阵的值将以浮点数表示。
我想知道哪些库可以更快地实现计算。它可以是Py
浏览 7提问于2014-07-04得票数 10
回答已采纳
2回答
我们在Python中有theano和numpy来做符号和数值计算，优化了我们的机器学习计算(例如:矩阵乘法和GPU使用)。在Clojure中有哪些相关的工具来做机器学习(或者至少像矩阵乘法这样的事情)？
浏览 0提问于2015-06-16得票数 7
我有一个简单的问题:矩阵乘以一个向量。然而，由于矩阵是18 gb (3000^2乘500)，所以乘法的实现是复杂的。
我的程序是Python和C的组合，Python代码处理了大多数MCMC过程:跟踪随机游走、产生扰动、检查MH标准、保存已接受的建议现在我有一个单线程实现，python代码一次读取
浏览 2提问于2016-04-30得票数 1
回答已采纳
1回答
我希望能够从Python中的2D数组中提取一行或列，以便保留2D形状并可用于矩阵乘法。然而，我在中找不到如何最好地做到这一点。例如，我可以使用若要创建数组，但是a:,0的形状为(6，)，我不能将其乘以形状矩阵(6,1)。对于每一个矩阵乘法，我是否需要将数组的一行或一列重塑为一个矩阵，还是有其他方法来进行矩阵乘法？
浏览 2提问于2013-09-08得票数 1
回答已采纳
1回答
我是python的初学者。我有一个3*3矩阵.I想要在该矩阵中执行某些操作，如矩阵乘法和加法等。我已经将我的矩阵表示为一个列表列表，如下所示：list有没有内置的函数来执行矩阵乘法，或者我需要为它写一个单独的函数？有没有更好的方法将两个矩阵相乘？
浏览 2提问于2016-04-25得票数 0
我希望在python中做快速矩阵乘法，最好是NumPy，通过使用第三个索引数组I来实现数组A和另一个重复矩阵数组B的快速矩阵乘法。这可以使用花式索引和矩阵乘法来实现：B = rand(40000000,5,1)重复一小组矩阵进行乘法似乎效率很低，这本质上是一个更普遍的广播版本，比如A[0:1] @
浏览 24提问于2022-12-02得票数 0
2回答
编辑:参见，在那里我学会了如何使用Numba并行化Python中的稀疏矩阵-向量乘法，并且能够与Matlab结合。原题：
我观察到，在Matlab中，稀疏矩阵向量乘法比Python (使用枕稀疏矩阵)快4到5倍。在Python中，如果我将线程数设置为1，则密集矩阵向量乘法的运行时会受到严重影响，但稀疏矩阵向量乘法的运行时几乎没有变化。但是对于稀疏矩阵向量积，将线程
浏览 5提问于2017-08-04得票数 3
1回答
我使用torch.mm或torch.dot等方法，使用PyTorch实现了一系列密集的矩阵运算。我想知道PyTorch是否使用了多线程或其他优化机制来加速这个过程。我没有使用GPU。
浏览 20提问于2019-01-26得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
