Numpy向量化和加速
Numpy是Python科学计算的重要库之一，提供了高效的多维数组对象和相应的计算工具，尤其适合进行向量化运算和加速。下面是对Numpy向量化和加速的完善且全面的答案。
- Numpy向量化概念： Numpy向量化指的是使用Numpy数组对象进行计算，将循环操作转化为数组的元素级操作，以提高运算效率和代码的简洁性。通过Numpy的广播（broadcasting）机制，它能够自动地对形状不同的数组进行运算，而无需编写显式的循环。
- Numpy向量化的分类：
- 向量化函数：Numpy提供了许多通用的向量化函数，如加法、乘法、指数函数等，可以直接对整个数组或数组的子集进行操作。
- 向量化操作：Numpy支持对整个数组进行的元素级运算，如数组的加减乘除、取对数、指数运算等。
- 向量化逻辑运算：Numpy提供了各种逻辑函数和操作符，例如逻辑与、逻辑或、逻辑非，可以对数组的元素进行逻辑判断和运算。
- Numpy向量化的优势：
- 提高运算速度：Numpy中的向量化操作利用底层优化的C语言实现，相对于Python的纯循环，运算速度更快。
- 简洁的代码：使用Numpy进行向量化计算，代码相对简洁，可读性高，避免了繁琐的循环编写。
- 广播机制：Numpy的广播机制能够自动地对不同形状的数组进行运算，减少了数组形状调整的操作，简化了代码。
- Numpy向量化的应用场景：
- 数值计算：Numpy的向量化操作对于大规模的数值计算非常有用，如矩阵运算、线性代数计算、傅里叶变换等。
- 数据分析与处理：Numpy可以高效地处理大规模的数据集，进行数据的预处理、清洗、分析、统计等操作。
- 机器学习与深度学习：Numpy广泛应用于机器学习和深度学习领域，用于数据的预处理、特征提取、模型训练等。
- 腾讯云相关产品和产品介绍链接地址： 腾讯云提供了多个与云计算相关的产品，以下是其中几个与Numpy向量化和加速相关的产品和链接地址：
- 弹性计算Elastic Compute（ECS）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 弹性高性能计算Elastic High Performance Computing（EHPC）：https://cloud.tencent.com/product/ehpc
- 云服务器GPU加速实例GPU Accelerated Instances（GAIs）：https://cloud.tencent.com/product/gpu
- 弹性容器实例Elastic Container Instance（ECI）：https://cloud.tencent.com/product/eci
请注意，上述答案中未提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商，以遵循问题要求。
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1回答
我正在尝试得到一个数组，它是通过将不同的函数都存储在一个numpy数组中得到的，有没有一种使用numpy进行编码的有效方法？
#func_array- a numpy array of different functions that get the same parameter
#X - parameter for evey function in func_array
def aplly_all(func_array, X):
return func_array(X)
#where return value is an array where
浏览 0提问于2020-05-21得票数 1
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我需要遍历一个2560x2160 2D numpy数组(image)中的每个像素。我的问题的简化版本如下：
import time
import numpy as np
t = time.clock()
limit = 9000
for (x,y), pixel in np.ndenumerate(image):
if( pixel > limit )
pass
tt = time.clock()
print tt-t
这在我的电脑上花了大约30秒才能完成。(核心i7，8 8GB内存)有没有更快的方法来使用内部的'if‘语句来执行这个循环？我只对超过一定
浏览 2提问于2012-10-22得票数 15
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我正在尝试，并在使用并使用启用SIMD本质之后，首先编写了一个非常简单的求和函数。
inline double sum_pytensor(xt::pytensor<double, 1> &m)
{
return xt::sum(m)();
}
inline double sum_pyarray(xt::pyarray<double> &m)
{
return xt::sum(m)();
}
使用setup.py构建了我的Python模块，然后测试了与np.sum相比，由不同大小的np.random.randn构造的NumPy数组上的求和函数。
i
浏览 4提问于2017-11-11得票数 3
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我和Python2.7，numpy和熊猫一起工作。
我有：
函数y=f(x)，其中x和y都是标量。
长度为n的一维标量数组: x0，x1，.，x(n-1)
我需要构造一个二维数组Di，j=f(xi)*f(xj)，其中i，j是0，…，n-1中的索引。
我可以使用循环和/或理解列表，但这将是缓慢的。我想用矢量化的方法代替。
我认为"numpy.indices“会帮助我(参见)，但我承认我对如何使用该命令来实现我的目的感到困惑。
提前感谢！
浏览 0提问于2014-06-16得票数 0
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我想在numpy数组的行上运行一个操作(例如减去中间值)。
其中一种方法是使用理解列表：
import numpy as np
from statistics import median
x = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7 ,8], [9, 10, 11, 12]])
xm = np.vstack(([x[i,:] - median(x[i,:]) for i in range(x.shape[0])]))
处理每一行，然后将其垂直叠加为numpy数组。
是否有更有效/更优雅的方法来做到这一点？
浏览 0提问于2018-05-10得票数 2
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我试图将一个小的2D numpy数组("pos_x“)的值添加到一个更大的2D numpy数组("frame")中，从框架数组中的一个特定位置开始( "pos_y")。现在，我有两个for-循环将源值添加到每个位置的帧值：
for i in range(x):
for j in range(y):
frame[pos_x+i][pos_y+j] += source[i][j]
("x“和"y”是源数组的形状)
但是，数组相当大(帧数组形状: 5000x8000，源数组形状: 1000x5000)。因此，这个过程需要
浏览 0提问于2018-09-26得票数 2
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1回答
我正在研究DNA序列比对，并试图实现一个简单的评分算法。由于我必须使用矩阵进行计算，所以我认为numpy应该比列表快得多，但是当我测试这两个列表时，python列表看起来要快得多。我找到了这个线程()，但仍然是这样；我使用的是预先分配的numpy和预先分配的列表，列表是明显的赢家。这是我的代码：
列出
def edirDistance(x, y):
x_dim = len(x)+1
y_dim = len(y)+1
D = []
for i in range(x_dim):
D.append([0] * (y_dim))
#Fi
浏览 2提问于2021-11-29得票数 0
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我可以让一个numpy矢量化函数使用buffer对象作为结果，而不是创建一个由该对象返回的新数组吗？
我想做这样的事情：
fun = numpy.vectorize(lambda x: x + 1)
a = numpy.zeros((1, 10)
buf = numpy.zeros((1, 10)
fun(a, buf_obj = buf)
而不是
fun = numpy.vectorize(lambda x: x + 1)
a = numpy.zeros((1, 10)
buf = fun(a)
浏览 1提问于2013-02-12得票数 3
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我从csv读取了一些数据，使用genfromtxt和hstack将数据连接在一起，从而形成(5413260,)格式(大约需要17分钟，~1GB .npy保存文件)
数据的格式如下：
timedelta64 1, temp1A, temp 1B, temp1C, ...
timedelta64 2, temp2A, temp 2B, temp2C, ...
>>> data[1:3]
array([ ('2009-01-01T18:41:00', 755, 855, 755, 855, 743, 843, 743, 843, 2),
('
浏览 1提问于2017-05-10得票数 0
2回答
我正在用OpenCV和numpy开发一个图像处理程序。对于大多数像素操作，我可以通过使用np.vectorize()来避免嵌套For循环，但是我需要实现的函数之一需要将‘距中心的距离’作为参数，或者基本上是要处理的点的坐标。
伪示例：
myArr = [[0,1,2]
[3,4,5]]
def myFunc(val,row,col):
return [row,col]
f = np.vectorize(myFunc)
myResult = f(myArr,row,col)
显然，我无法从矢量化数组中获得elemX和elemY，但是在这种情况下，我还可以使用另一个n
浏览 1提问于2015-06-06得票数 4
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我最近开始尝试有趣的python库，它包含了一个增强的Numpy以及自动微分器。我想要创建的是一个粗糙的“可微分渲染器”，通过用python编写一个着色器和损失函数，然后使用Jax的AD来找到渐变。然后，我们应该能够通过在这个损失梯度上运行梯度下降来反向渲染图像。我已经让它在简单的着色器上工作得相当好，但当我使用布尔表达式时，我遇到了问题。这是我的着色器的代码，它生成一个棋盘图案：
import jax.numpy as np
class CheckerShader:
def __init__(self, scale: float, color1: np.ndarray, colo
浏览 11提问于2020-03-06得票数 1
我在非常大的文件中有顺序(打包的c)格式的timeseries数据。每个结构按不同的顺序包含不同类型的K字段。该文件本质上是这些结构的数组(按行排列)。我希望能够将文件mmap并将每个字段映射到numpy数组(或另一个表单)，在该数组中，数组可以识别被命名为数据帧中列的步长(结构的大小)。
例如，结构可能是：
struct {
int32_t a;
double b;
int16_t c;
}
这样的记录文件可以在python中生成如下：
from struct import pack, unpack
db = open("binarydb", "wb
浏览 22提问于2022-06-23得票数 2
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我需要加快这个循环的处理速度，因为它非常慢。但我不知道如何将其向量化，因为一个值的结果取决于前一个值的结果。有什么建议吗？
import numpy as np
sig = np.random.randn(44100)
alpha = .9887
beta = .999
out = np.zeros_like(sig)
for n in range(1, len(sig)):
if np.abs(sig[n]) >= out[n-1]:
out[n] = alpha * out[n-1] + (1 - alpha) * np.abs( sig[n] )
浏览 4提问于2014-09-30得票数 3
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OpenMP 4.0引入了SIMD结构来利用cpu的SIMD指令。根据规范，有两个构造可以使用simd来向量化一个循环。一个是“#语用omp”，另一个是“simd的#语用omp”。根据规范，这两种方法都是用来将循环矢量化的.我也测试了，但没有发现他们的区别。有人知道这两种结构之间是否有区别吗？
浏览 5提问于2015-07-24得票数 5
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点云对图像
、、、
我有一个点云，看起来像这样：
红点是点，黑点是投影到xy平面的红点。虽然在图中它是不可见的，但是每个点也有一个值，当点被移动到xy平面时，这个值被添加到给定的像素中。点由numpy (np)数组表示，如下所示：
points=np.array([[x0,y0,z0,v0],[x1,y1,z1,v1],...[xn,yn,zn,vn]])
将这些点放入某些图像的明显方法是通过一个简单的循环，如下所示：
image=np.zeros(img_size)
for point in points:
#each point = [x,y,z,v]
image[tuple(po
浏览 2提问于2020-03-12得票数 5
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这里是一个简单的Simpson集成代码练习，我已经准备好接受几个函数，以便在一组范围内集成 import numpy as np
def simps(f, a, b, N):
#N should be even
dx = (b - a) / N
x = np.linspace(a, b, N + 1)
y = f(x)
w = np.ones_like(y)
w[2:-1:2] = 2.
w[1::2] = 4.
S = dx / 3 * np.einsum("i...,i...",w,y)
retu
浏览 39提问于2021-09-10得票数 2
1回答
下面的代码可以工作，但是我想通过矢量化来创建Z。如何做到这一点？
import numpy as np
from numpy import sqrt
from math import fsum
points = np.array([[0,0],\
[5,-1],\
[4,6],\
[1,3]])
d = lambda x: fsum([sqrt((x[0]-z[0])**2 + (x[1]-z[1])**2) for z in points])
x = np.linspac
浏览 0提问于2018-09-13得票数 1
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我们正在考虑将量化感知训练用于一个研究项目，以确定训练期间量化对收敛速度和运行时间的影响。尽管我们还不完全相信这是正确的工具。请您澄清以下几点: 1)如果一个层在量化感知训练期间被量化，这意味着输入和权重被量化，包括激活函数在内的所有操作都被量化，然后在返回之前，输出被反量化到与下一层兼容的精度。这种理解正确吗? 2) Tensorboard profiler兼容性? 3)原则上，量化感知训练是否会在您的一般经验的训练过程中导致加速，或者这是不可能的，因为它只是一个模拟? 4)您能告诉我们如何向tensorflow s.t添加自定义量化器和数据类型的资源吗？它们兼容GPU吗？ 非常感谢您的帮
浏览 22提问于2020-06-19得票数 0
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我目前正试图优化一段代码，其要点是，我们遍历并计算一组值，并将它们写入矩阵。计算的顺序并不重要：
mat = np.zeros((n, n))
mat.fill(MAX_VAL)
for i in xrange(0, smallerDim):
for j in xrange(0,n):
similarityVal = doACalculation(i,j, data, cache)
mat[i][j] = abs(1.0 / (similarityVal + 1.0))
我分析了这段代码，发现大约90%的时间花在将值写回矩阵(最后一行)上。
我想知道做
浏览 1提问于2013-12-26得票数 1
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在OS X中央调度处理器运行时，documentation 指出“工作项被安排在提交给OpenCL的不同任务中”。这似乎表明工作组本质上是无操作的，您应该争取(工作项的数量)=(硬件线程的数量)，而(工作组的数量)是不相关的。然而，在其他实现中，通过本质上的协程(setjmp和longjmp)在同一工作组中的项目之间进行低成本切换，这将使调度更多工作项目的成本更低(因为您避免了项目之间完全由操作系统管理的线程上下文切换)，这反过来将使在CPU和GPU目标之间重用代码变得更容易。根据“使用OpenCL的异构计算”，AMD运行时做到了这一点，我依稀记得一些文档表明英特尔的CPU运行时也是如此。
任
浏览 0提问于2013-04-21得票数 0
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老派的c程序员试图跟上时代，学习Python。很难看到如何有效地使用矢量化来代替循环。我得到了一个基本概念，Python可以在单个语句中对整个matricies执行数学函数，这真的很酷。但我很少处理数学关系。几乎所有的for循环都应用条件逻辑。
这里有一个非常简单的例子来说明这个概念：
import numpy as np
# Initial values
default = [1,2,3,4,5,6,7,8]
# Override values should only replace initial values when not nan
override = [np.nan,np.nan
浏览 0提问于2019-09-11得票数 1
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是否有一种更有时间效率的方式来实现下面的玩具代码，也就是说，它们的numpy函数(或其他什么)我可以使用而不是嵌套的for循环吗？
import numpy as np
import time
x =np.asarray([[0.13528165, 0.75680003, 0.34140618, 0.27220936],
[0.05577458, 0.10935562, 0.10391207, 0.27655284],
[0.69261246, 0.473227 , 0.74132719, 0.49142857],
[0.47410374, 0.16312079, 0.3291119
浏览 4提问于2022-05-25得票数 -1
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我是python的新手，对任何优化和加速这个函数的想法都很感兴趣。对于我正在进行的数值计算，我不得不调用它数万到数十万次，它占用了代码总计算时间的很大一部分。我已经用c编写了这段代码，但我很感兴趣的是有什么技巧可以让它在python中运行得更快。
这段代码根据计算一个大D长度向量到一个字母长度向量的赤平投影。变量a是一个长度约为96的数值数组。
import numpy as np
def nsphere(a):
bigD = len(a)
littleD = 3
temp = a
# normalize before calculating projection
浏览 0提问于2012-11-25得票数 3
因此，我试图从TIFF堆栈的所有帧中删除所有背景。基本上，我想为每一帧的每一行配一个样条。
我知道还有一些方法可以对本地背景进行校正，以减少在定位样本周围使用朴素的背景“环”来快速处理多个帧，以及某种背景拟合(我听说过的使用非常慢)。
我的版本是：
import numpy as np
import time
from scipy.interpolate import UnivariateSpline as Spline
def timeit(method):
times = []
def timed(*args, **kw):
ts = time.time(
浏览 0提问于2018-08-09得票数 1
我有大量的点代表矩形的重心。我的任务是创建一个形状的三维numpy数组(len(x_values) * len(y_values)，4，2)，其中包含这些矩形的所有4个顶部的x，y坐标。
示例：
第一个矩形的重心为4.0，5.0矩形宽度(总是一个常数)=2.0矩形高度(总是一个常数)=3.0在numpy数组中的第一组点(矩形顶部)是：
[[[3. 3.5] # 4.0 - 2.0/2, 5.0 - 3.0/2 ... first top
[3. 6.5] # 4.0 - 2.0/2, 5.0 + 3.0/2 ... second top
[5. 6.5]
浏览 5提问于2021-02-15得票数 1
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1回答
我有一个Python脚本，它包含一个循环，每个时间步骤调用scipy.optimize.fsolve (99次(55 + 54)次)，现在我需要大约10^5次时间步骤。脚本的其余部分也不是很快，但据我所知，从Spyder的输出来看，对fast的调用是迄今为止最耗时的。使用我当前的设置，运行脚本需要超过10个小时，所以我可以稍微加快速度。
根据我在互联网上读到的内容，我已经第一次尝试了pypy :在conda (MacOS 10.15.5，PyPy 7.3.1和pypy3.6 7.3.1)下的一个单独环境中安装它，以及它自己版本的numpy、scipy和Pypy3.67.3.1，但到目前为止，它
浏览 1提问于2020-06-11得票数 1
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我过去主要使用Fortran，但最近我开始使用python和Numpy作为深度学习应用程序。
但是，在python中计算双for循环比在Fortran中要慢得多。我已经知道Fortran最初的计算速度很快，但我想知道我的python代码是否有什么问题。下面是我使用的代码：
for it in range(nt):
if it%20 == 1:
print(it,'//',nt)
itimenum4 = "%.4i" %(it)
ppsix2[:,:]=0.; ppsiz2[:,:]=0.
apsix2[
浏览 5提问于2020-07-30得票数 0
1回答
给定一个具有维数( X，K,n,m)的三维数组(K,n,m)，该数组可以被认为是一个K (n,m)矩阵堆栈和一个一维向量r (dim n)，其目标是获得生成的向量r (dim n)，其每个分量计算如下：
很容易看出，k-summation下的表达式(即两个内部和)只是一个点积-summation(因此，可以很容易地使用numpy计算)。因此，所需的向量r是
其中X_k是三维数组X的k-th 2d (n,m)层。
也就是说，当前的解决方案是
r = 0
for k in range(K):
r += x[k,:,:] @ (b @ x[k, :, :])
r能否被有效地计
浏览 3提问于2022-05-06得票数 1
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最近，我发现自己越来越多地在大量结构化数据(如点和多边形)上使用NumPy数组来进行内存管理和计算速度。在这样做的过程中，我总是需要对整个数组执行一些函数f(x)。根据经验和谷歌搜索，迭代数组并不是这样做的，因此，内置的函数应该被矢量化并广播到整个数组。
查看的文档，我们得到了下面的示例：
def myfunc(a, b):
"Return a-b if a>b, otherwise return a+b"
if a > b:
return a - b
else:
return a + b
>>&
浏览 16提问于2022-04-17得票数 0
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1回答
Numpy有符号最大累积量沿轴线
、、、、
我有一个numpy数组a，a.shape=(17,90,144)。我想找出每一列cumsum(a, axis=0)的最大值，但保留原来的符号。换句话说，如果对于给定的列a[:,j,i]，cumsum的最大值对应于负值，我希望保留减号。
代码np.amax(np.abs(a.cumsum(axis=0)))得到了大小，但没有保留符号。使用np.argmax将获得我需要的索引，然后我可以将其插入到原始的cumsum数组中。但是我找不到一个好的方法来做到这一点。
下面的代码可以工作，但是很脏，而且非常慢：
max_mag_signed = np.zeros((90,144))
indices = n
浏览 0提问于2013-02-10得票数 2
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2回答
如何加速numpy代码
、、、
我有下面的代码。原则上，它需要2^6 * 1000 = 64000次迭代，这是一个很小的数目。不过，我的电脑上需要9s，我想至少运行15次。
from __future__ import division
import numpy as np
import itertools
n=6
iters = 1000
firstzero = 0
bothzero = 0
for S in itertools.product([-1,1], repeat = n+1):
for i in xrange(iters):
F = np.random.choice(np.array(
浏览 0提问于2014-04-25得票数 6
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1回答
我现在正在尝试创建一个圆锥形的渐变，这是可行的。然而，它看起来不太正确，我不能解释为什么： ? 从中心向上的那条线稍微向右倾斜，在底部有一条可见的(不太明显的)线。 代码如下： import math
import numpy
from PIL import Image
def newImg(w,h):
data = numpy.zeros((h, w, 3), dtype=numpy.uint8)
for y in range(h):
for x in range(w):
p = [y,x]
cen
浏览 13提问于2021-02-12得票数 1
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2回答
我正在尝试让这段代码在python中运行得更快，但是我很难让它的运行速度接近它在MATLAB中的运行速度。问题似乎是这个for循环，当数字"SRpixels“大约等于25000时，它需要大约2秒才能运行。
我似乎找不到任何方法来进一步削减这一点，我正在寻求建议。
下面的numpy数组的数据类型除了**_Location[]是uint32以外的所有数组都是float32。
for j in range (0,SRpixels):
#Skip data if outside valid range
if (abs(SR_pointCloud[j,0]) > SR_xM
浏览 1提问于2013-06-08得票数 1
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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
5回答
自动矢量化的实际应用？
、、、
有没有人利用了gcc可以做的自动矢量化？在现实世界中(而不是示例代码)？是否需要对现有代码进行重构才能利用它？在任何生产代码中，是否有大量的案例可以通过这种方式进行矢量化？
浏览 1提问于2009-01-03得票数 4
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使用NumPy ufunc的示例代码：
import numpy as np
nums = np.array([1, 2, 3])
times = nums.astype('timedelta64[ns]')
np.less(nums, 2)
np.less(nums, np.timedelta64(2))
这两者的结果是相同的：
array([ True, False, False], dtype=bool)
现在我想和Numba做一些类似的事情：
import numba
@numba.vectorize(nopython=True)
def myless(a, b)
浏览 2提问于2017-08-23得票数 0
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2回答
随机矩阵所有行的快速随机加权选择
、、、、
numpy.random.choice允许从向量中进行加权选择，即
arr = numpy.array([1, 2, 3])
weights = numpy.array([0.2, 0.5, 0.3])
choice = numpy.random.choice(arr, p=weights)
选择1的概率为0.2，2的概率为0.5，3的概率0.3。
如果我们想以矢量化的方式对每个行都是概率向量的2D数组(矩阵)这样做呢？也就是说，我们需要一个随机矩阵的选择向量？这是超慢的方式：
import numpy as np
m = 10
n = 100 # Or some very large n
浏览 5提问于2015-12-09得票数 16
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如何生成以下MAD函数的滚动版本
from numpy import mean, absolute
def mad(data, axis=None):
return mean(absolute(data - mean(data, axis)), axis)
这段代码是对的回答
目前，我将numpy转换为熊猫，然后应用此函数，然后将结果转换为numpy。
pandasDataFrame.rolling(window=90).apply(mad)
但这在更大的数据帧上是低效的。如何在没有循环的numpy中获得相同函数的滚动窗口，并给出相同的结果？
浏览 1提问于2017-03-17得票数 5
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我一直试图加快代码的速度，在下面查找一个索引，该索引将从列表"name“中获取一个字符串，并最终在两部分数据中计算出它所具有的确切匹配数。
这一过程非常缓慢。我读过关于在使用numpy数组时替换for循环的文章，但不知道如何处理/处理如何使用regex匹配创建向量化版本。
x = np.empty([38000, 8000])
y = np.empty([38000, 8000])
for i in range(0, 38000):
for j in range(0, 8000):
x[i, j] = len(re.findall('\\b
浏览 4提问于2015-04-24得票数 2
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我一直在研究如何对外部和内部for循环进行矢量化。它们有一些计算和删除--这似乎使它变得不那么直接。
如何才能最好地将其矢量化？
import numpy as np
flattenedArray = np.ndarray.tolist(someNumpyArray)
#flattenedArray is a python list of lists.
c = flattenedArray[:]
for a in range (len(flattenedArray)):
for b in range(a+1, len(flattenedArray)):
if a =
浏览 6提问于2017-02-05得票数 1
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在python中加速这种插值
、、、、
我有一个图像处理问题，我目前正在用python解决，使用numpy和scipy。简单地说，我有一个图像，我想应用许多局部收缩。我的原型代码正在工作，最后的图像看起来很棒。然而，处理时间已经成为我们应用程序中的一个严重瓶颈。你能帮我加速我的图像处理代码吗？
我试着把我们的代码压缩到下面的“卡通”版本。分析表明，我大部分时间都花在插值上。有明显的方法来加速执行吗？
import cProfile, pstats
import numpy
from scipy.ndimage import interpolation
def get_centered_subimage(
center_po
浏览 2提问于2011-11-16得票数 1
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我正在使用python创建一个应用程序来计算管道-胶带重叠(对分配器进行建模，将产品应用于旋转的滚筒上)。 我有一个程序可以正常工作，但速度很慢。我正在寻找一种解决方案来优化用于填充numpy数组的for循环。有人能帮我把下面的代码矢量化吗？ import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Some parameters
width = 264
bbddiam = 940
accuracy = 4 #2 points per pixel
drum = np.zeros(accuracy**2 * width * bbddiam).
浏览 21提问于2020-01-04得票数 7
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我读过，它展示了一个算法是如何使用numpy加速250倍的。我试图通过使用numpy来改进下面的代码，但是我无法使它工作：
for i in nodes[1:]:
for lb in range(2, diameter+1):
not_valid_colors = set()
valid_colors = set()
for j in nodes:
if j == i:
break
if di
浏览 0提问于2015-10-15得票数 0
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我试图通过求解两个涉及乔列斯基分解的线性方程组来寻找alpha。scipy有一个特殊的函数可以做到这一点。scipy和numpy之间存在着显著的性能差距。我可以通过其他方式在numpy中获得和scipy一样好的性能吗？(假设不允许我使用scipy)。
import numpy as np
import scipy
def numpy_cho_solve(N,M):
for seed in range(N):
np.random.seed(seed)
x = np.random.rand(M,1)
y = np.random.rand(M
浏览 115提问于2021-02-26得票数 1
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我正在试用Numba来加速计算最小条件联合发生概率的函数。
import numpy as np
from numba import double
from numba.decorators import jit, autojit
X = np.random.random((100,2))
def cooccurance_probability(X):
P = X.shape[1]
CS = np.sum(X, axis=0) #Column Sums
D
浏览 2提问于2014-04-04得票数 2
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我正在尝试过滤一个三元组的数组。我要筛选的标准是，另一个三元组是否至少包含一个具有相同的第一个和第三个元素的元素。E.g
import jax.numpy as jnp
array1 = jnp.array(
[
[0,1,2],
[1,0,2],
[0,3,3],
[3,0,1],
[0,1,1],
[1,0,3],
]
)
array2 = jnp.array([[0,1,3],[0,3,2]])
# the mask to filter the first array1 should look like this:
jnp.arra
浏览 5提问于2022-10-21得票数 1
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我有一个numpy数组，如下所示：
array([[ -1. , 184. , 0.5],
[ -1. , 174. , 1.0],
[ -1. , 104. , 0.5],
[ 1. , 44. , 0.5],
[ 1. , 28. , 0.5],
[ 1. , 70. , 0.5],
[ -1. , 34. , 0.5],
...,
[ 1. , 10. , 0.5],
[ 1. , 12. , 0.5],
浏览 3提问于2018-08-24得票数 0
1回答
问题描述
我有一个三维numpy数组，表示为data，形状为N，即N个样本，R行和C列。我想获得每一个样本和行的组合沿列的直方图。但是，固定长度S的bin边(参见中的参数)在不同的行上会有所不同，但在不同的示例中共享。以这个示例为例，对于第一个样本(data[0])，其第一行的bin边缘序列与其第2行的bin边缘序列不同，但与第2行(data[1])中的第1行相同。因此，所有的bin边缘序列存储在一个二维numpy阵列的形状R，表示为bin_edges。
我的问题是如何有效地计算直方图？
有效但缓慢的解决方案
使用numpy.histogram，我能够想出一个可行但速度相当慢的解决方案，如下面
浏览 2提问于2017-09-22得票数 1
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我想使用一个lambda，如果x等于0，它会给x加1。我尝试过以下表达式：
t = map(lambda x: x+1 if x==0 else x, numpy.array())
t = map(lambda x: x==0 and x+1 or x, numpy.array())
t = numpy.apply_along_axis(lambda x: x+1 if x==0 else x, 0, numpy.array())
这些表达式中的每个表达式都返回以下错误：
ValueError: The truth value of an array with more than one el
浏览 3提问于2012-11-24得票数 0
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我正在使用Intel Fortran 15测试和优化遗留代码，我有一个简单的循环：
do ir=1,N(lev)
G1(lev)%D(ir) = 0.d0
G2(lev)%D(ir) = 0.d0
enddo
其中lev等于某个整数。
结构和索引对于编译器来说是相当复杂的，但是它可以成功地完成任务，就像我在其他行中看到的那样。现在，在上面的循环中，我从编译报告中得到了这样的信息：
LOOP BEGIN at MLFMATranslationProd.f90(38,2)
remark #15399: vectorization support: unroll factor set t
浏览 3提问于2015-07-22得票数 0
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