numpy OR运算非常慢
。numpy是一个开源的Python科学计算库，主要用于数组运算和数值计算。在numpy中，OR运算（|）是对数组中的每个元素进行逐个比较，并返回一个新的布尔数组。
然而，当处理大型数组时，numpy的OR运算可能会变得相对较慢。这是由于numpy的OR运算是使用Python解释器执行的，而Python解释器在处理大量循环时速度较慢。
为了提高OR运算的性能，可以考虑以下几点：
- 使用更高效的逻辑运算符：在numpy中，使用位运算符（&、|、~）比逻辑运算符（and、or、not）更高效。因此，建议使用位运算符进行OR运算。
- 利用numpy的广播功能：numpy的广播功能允许对不同形状的数组进行运算，而无需进行显式的循环。通过合理利用广播功能，可以提高OR运算的性能。
- 使用并行计算：numpy支持使用多线程进行并行计算。通过合理配置并行计算的线程数，可以提高OR运算的速度。
除了优化OR运算的性能，numpy还提供了丰富的科学计算功能和工具，例如数组操作、线性代数、傅里叶变换、随机数生成等。如果需要进行大规模数组运算或者数值计算，numpy是一个非常有用的工具。
对于在腾讯云上运行numpy相关的任务，可以考虑使用腾讯云的计算产品，如云服务器CVM、弹性容器实例TKE等，以及存储产品，如云硬盘CBS、对象存储COS等。具体产品推荐和介绍可以参考腾讯云官方文档：
腾讯云计算产品介绍：https://cloud.tencent.com/product 云服务器CVM介绍：https://cloud.tencent.com/product/cvm 弹性容器实例TKE介绍：https://cloud.tencent.com/product/tke 云硬盘CBS介绍：https://cloud.tencent.com/product/cbs 对象存储COS介绍：https://cloud.tencent.com/product/cos
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我想使用来自radians模块的degrees和numpy函数。但是，numpy非常庞大，我不想导入全部内容，即：
import numpy as np
我可以用通常的方式来做：
from numpy import radians, degrees
然而，我更喜欢语法np.degrees，因为它的显式性。
下面是我是如何做到这一点的；基本上，我从模块中导入了我想要的对象/函数，然后创建了一个“虚拟”np对象，用于存储导入的对象/函数：
from numpy import radians, degrees
np = type('', (object,), dict(radians
浏览 3提问于2016-03-09得票数 1
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我已经安装了Numpy。我正在尝试将它导入Sublime，这样我就可以测试它，看看它是如何工作的。我正在尝试学习如何构建一个图像分类器。我对Numpy非常陌生，它让我很困惑。有没有基本的Numpy运算符可以在Python上运行，这样我就可以开始了解它是如何工作的？
浏览 14提问于2019-10-29得票数 0
我正在寻找的东西，是一个函数，给定"a“将通过以下表达式返回"b”： a = numpy.array([1, 1, 1, 1, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 5, 2, 2, 2, 2]) 首先1连续显示4次，之后5显示5次，6显示1次，5显示1，2显示4次 返回的数组如下所示： b = numpy.array([4, 5, 1, 1, 4]) 我寻找的函数将以这种方式处理5，即使5在数组"a“中总共有6次，它也会按顺序分别计数。 这是一个非常具体的函数，我写了一个像这样的函数，但是我想知道numpy中是否有像这样的内置函数来提高性能 提前感谢
浏览 6提问于2020-10-03得票数 3
1回答
numpy对矩阵的模幂有内置的实现吗？
(正如user2357112所指出的，我实际上是在寻找元素级模块化缩减)
对正则数进行模幂的一种方法是用平方()方法进行幂运算，并在每一步上进行模幂化。我想知道矩阵乘法是否有类似的内建解。我知道我可以很容易地编写代码来模拟这个问题，但是我想知道是否有一个内置的解决方案。
浏览 1提问于2017-07-22得票数 3
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2回答
我有一个维(i, j)的numpy数组，在这个数组中，我想将第一个维度相加，以接收形状(j,)的数组。通常，我会使用NumPy自己的
import numpy
a = numpy.random.rand(100, 77)
numpy.sum(a, axis=0)
但在我的例子中，它并没有削减它:一些和是非常病态的，所以计算结果只有几个正确的数字。
在避免错误方面非常出色，但它只适用于一维的可迭代性。也不做这项工作。
如何有效地将math.fsum应用于多维数组？
浏览 1提问于2018-02-22得票数 2
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我处理重复的大光栅(300~2500 Mb)，以提取csv数据(超过25.000行)。使用常规地理信息系统(ArcGIS，QGIS，Grass，.)要绘制这些图是非常痛苦和时间混淆的数据的大小，我正在寻找一个有效的方法，只是把这些点绘制在光栅上。
守则将使用：
Gdal导入光栅并在2D numpy数组中提取数据
对于这个2D numpy数组中的循环，用于预处理光栅。
在另一个2D numpy数组中导入csv文件
绘制图像及其上的点的比特图。
我写的第一阶段，表现不算太高。
我正在寻找改进这种脚本性能的建议/备注:) (Cython，多处理，甚至是另一种语言，如果值得的话
浏览 1提问于2016-12-21得票数 0
1回答
我要计算两个量A和B的乘积，然后计算乘积F。一般来说，A和B是数很大的矩阵，所以这种运算是传统的矩阵乘法。让我们把简单性A和B当作标量来考虑。我测试过的所有方法的Python代码如下：
from __future__ import division
import numpy as np
from sympy import Matrix
from sympy import *
A = 2251875000001
B = 28839630
F = 33232924804801
#Method 1: pure Python
C1 = (A*B) % F
A_mat = np.matrix(A
浏览 0提问于2018-05-18得票数 1
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2回答
最近，我听说%操作员在时间上很昂贵。
所以，问题是，有没有办法更快地找到剩余的？
此外，如果有人能够区分%/*+-操作的执行情况，您的帮助将是非常感谢的。
浏览 1提问于2013-08-24得票数 0
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2回答
用Cython优化NumPy
、、、、
我目前正在尝试优化我用纯Python编写的代码。这段代码大量使用，因为我使用的是NumPy数组。下面你可以看到我转换成的最简单的类。它只做两个Numpy数组的乘法运算。这里：
bendingForces = self.matrixPrefactor * membraneHeight
我的问题是，当我看到"cython -a“生成的C代码有很多NumPy调用时，我是否以及如何优化这一点，这看起来不是很有效。
import numpy as np
cimport numpy as np
ctypedef np.float64_t dtype_t
ctypedef np.complex128
浏览 0提问于2011-03-17得票数 5
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3回答
我正在尝试开发一个程序，该程序允许用户向数组中添加数字，然后通过NumPy对数组执行数学操作，但我很难计算出用户如何将数字添加到列表中。
我有一个代码，它是以下代码的一个变体：
list = np.array[(1, 2, 3)]
list = np.append(int(input("Please add a number to the list:")))
print(list)
我希望用户能够输入" 4“，并让它显示在数组的末尾，如: 1，2，3，4。
以前从未使用过NumPy，所以我不确定它是如何工作的。我是否应该使用另一种方法？
浏览 1提问于2020-06-24得票数 0
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8回答
对于下面的代码，我得到了非常奇怪的时间：
import numpy as np
s = 0
for i in range(10000000):
s += np.float64(1) # replace with np.float32 and built-in float
内置浮点数: 4.9 sfloat64: 10.5 sfloat32: 45.0 s
为什么float64比float慢两倍？为什么float32比float64慢5倍？
有什么方法可以避免使用np.float64，并让numpy函数返回内置的float而不是float64？
我发现使用numpy.float64比Py
浏览 10提问于2011-05-10得票数 56
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2回答
Numpy切片慢？
、、、、
嗨，我在用numpy + numba运行科学计算。我意识到就地添加numpy数组是非常缓慢的.与matlab的比较
下面是matlab代码：
tic;
% A,B are 2-d matrices, ind may not be distinct
for ii=1:N
A(ind(ii),:) = A(ind(ii),:) + B(ii,:);
end
toc;
下面是numpy代码：
s = time.time()
# A,B are numpy.ndarray, ind may not be distinct
for k in xrange(N):
A[ind[k]
浏览 2提问于2013-10-16得票数 4
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我正在创建一个工具集，用于在maya中使用python创建nurbs曲线/曲面。
我有一套字典，其中包括cvPositions，结，形式等，每个描述一个预设的三维形状(立方体，圆形，金字塔等)。我还有一个3d矩阵存储在节点元数据中，用作形状的偏移量。这允许您在不移动变换的情况下缩放/移动/旋转图形。
问题是我应用这个矩阵的方式非常慢：
首先，我将在包含曲线的(Orig)变换的位置创建一个新的(编辑)变换。下一步，我将把cv在世界空间中的位置从(Orig)变换转移到(Edit)变换，接下来我将把(Edit)变换移动到矩阵位置。最后，我将把cvPositions传输回(Orig)转换
当创建数百个
浏览 7提问于2014-05-05得票数 0
我可以在我的W10笔记本电脑上本地运行Keras神经网络。
但是，在Docker中运行的相同代码非常慢，总是会出现错误：
ValueError: Feature my_feature is not in features dictionary.
未找到的功能始终是目标功能。
笔记本电脑和容器之间有版本上的差异，但我不相信这有意义
笔记本电脑
Windows 10 Enterprise 64bit
Intel Core i7-7820HQ @ 2.90GHz
16GB RAM
Python 3.6.5 (v3.6.5:f59c0932b4, Mar 28 2018, 17:00:18) [MS
浏览 2提问于2020-09-17得票数 0
1回答
我正在编写一个基于PHP的网站，其中一个任务涉及接受一个包含图像的压缩文件由用户发送，解压缩它，并为每个解压缩图像创建缩略图。由于使用PHP动态执行此操作将非常痛苦(服务器机器很慢，PHP本身也不是最快的语言)，因此我提出了一个使用C和ImageMagick来处理图像的解决方案。PHP通过Unix套接字通知C程序有一个新作业要来。C程序本身有4个子进程，每个子进程都是一个任务处理程序，能够解压缩归档文件并处理图像。然而，出现了一个问题:这种图像大小调整占用了太多的CPU，以至于系统实际上冻结了。即使程序的一个实例也会消耗超过50%的内存，如果有许多并发进程，系统就会变得没有响应能力。只有一个进
浏览 0提问于2013-07-22得票数 2
1回答
在寻找new和malloc之间的差异时，我看到了这样的语句()：
new比malloc()更快，因为运算符总是比函数快。
操作员总是比函数快吗？如果是，为什么？我非常希望得到低层次的解释(您可以假设基本的编译器、SASS和硬件知识)。
浏览 0提问于2019-07-28得票数 7
我使用numpy已经有一段时间了，并且使用index操作来访问数组，就像python一样，如下所示：
img = np.zeros((640,480,3))
img[34, 19, 2]
然而，读了一本特定的书，我遇到了和方法。
根据他们的文档，他们提供了一个性能改进。然而，至少在文档中解释了为什么会发生这种情况。
有人知道原因吗？
浏览 2提问于2020-06-20得票数 0
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2回答
使用numpy函数numpy.nonzero，是否有一种优雅的方法来检查作为输出的元组是否为空数组？
在MATLAB中，这非常容易。
即
answer = find( matrix_a < matrix_b );
isempty(answer)
浏览 2提问于2015-05-05得票数 3
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4回答
给定
似乎numpy并不是超快计算的最理想选择。有人知道在使用numpy进行数值计算时需要注意哪些开销吗？
浏览 0提问于2010-04-29得票数 6
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我刚开始用Python编程，对Numpy包非常陌生……我还在努力掌握它的诀窍。我正在尝试用euler方法来解决一个函数。
下面是我的代码：
Z=4
B=8
U=1
C=4
a,b=(0.0,10.0)
n=2000
x0=-1.0
t=linspace (a,b,n)
#-----------------------------------------------------------------------------
def euler (f,x0,t):
n=len (t)
x=np.array(n*[x0,])
for i in xrange (n-1):
浏览 3提问于2015-05-07得票数 5
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我正在尝试实现一个LCM查找算法。它需要为非常大的数字找到LCM。
使用公式找到LCM，
LCM(A, B) = (A * B) / GCD(A, B)
其中A和B是两个输入。
输入：226553150 1023473145
所以，LCM = (226553150 * 1023473145) / 5
应该是的，46374212988031350。
但是python发现这是46374212988031352，这显然是一个错误。如何解决这个问题？
浏览 2提问于2016-05-21得票数 3
4回答
最近，我遇到了一个，在这个中，一个用户建议，在处理NumPy数组时，numpy.sum比NumPy的sum更快。
这让我想到，使用NumPy函数对NumPy数组进行元素级操作是否比运算符更快？若然，为甚麽会这样呢？
考虑下面的例子。
import numpy as np
a = np.random.random(1e10)
b = np.random.random(1e10)
np.subtract(a, b)会比a - b更快吗？
浏览 8提问于2014-09-12得票数 12
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应该是个简单的问题，但我哪儿也找不到答案。python中的~运算符是一个记录在案的按位反转操作符。很好。不过，我注意到了看似精神分裂的行为，即：
~True -> -2
~1 -> -2
~False -> -1
~0 -> -1
~numpy.array([True,False],dtype=int) -> array([-2,-1])
~numpy.array([True,False],dtype=bool) -> array([False,True])
在前4个示例中，我可以看到python正在实现(如文档所示) ~x = -(x+1)，即使输入是布尔
浏览 9提问于2012-11-28得票数 52
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1回答
做点积时的NumPy精度
、、、、
我正在使用Theano/NumPy做一些深度学习的东西。我发现了一个非常烦人的问题。我得到了一个权重矩阵A(假设是50*2048)和一个特征向量b(2048dim)。
A是使用
self.alpha = np.random.random((50, 2048)).astype(np.float32) * 2 - 1.0
B是来自theano的2048年暗淡的numpy.ndarrary。
问题是
X = numpy.dot(A, b)
Y = [numpy.dot(A[i], b) for i in xrange(50)]
X和Y的某些行并不严格相等。我比较了它们，发现1e-6和1e-7是不同的
浏览 4提问于2015-12-29得票数 6
我已经写了一堆代码，假设我将使用Numpy数组。原来我得到的数据是通过Pandas加载的。我现在记得我在Pandas中加载它，因为我在Numpy中加载它时遇到了一些问题。我认为数据太大了。
因此，我想知道，当使用Numpy和Pandas时，计算能力是否存在差异？
如果Pandas更高效，那么我宁愿为Pandas重写所有代码，但如果没有更高的效率，我将只使用numpy数组……
浏览 0提问于2014-02-05得票数 50
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我试图使用函数，在Python中，以任意角度旋转一个张量。然而，如果我做一个简单的90度旋转，得到的张量看起来并不是完全旋转的。
下面是一些示例代码：
import torch
from kornia.geometry.transform import rotate
import matplotlib.pyplot as plt
a = torch.ones((1,64,64))
a[0,:,2] += 1
angle = torch.tensor([90])
c = rotate(a,angle)
plt.figure()
plt.subplot(121)
plt.imshow(a
浏览 2提问于2020-04-07得票数 0
2回答
我必须在Python中将非常大的2D数组相乘大约100次。每个矩阵由32000x32000元素组成。
我用的是np.dot(X,Y)，但是每次乘法都需要很长时间.下面是我的代码实例：
import numpy as np
X = None
for i in range(100)
multiplying = True
if X == None:
X = generate_large_2darray()
multiplying = False
else:
Y = generate_large_2darray()
i
浏览 2提问于2014-06-30得票数 4
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我的项目包括目前在UDF中执行的numpy数组和numpy矩阵之间的许多操作，您认为如果我们使用PySpark的内部结构，我们的性能会有所提高吗？(matrix --> dataframe，numpy array --> dense vectors)谢谢！
浏览 53提问于2020-09-09得票数 1
import numpy as np
ze=np.zeros(3)
print(ze[0]) # -> 0
我对Python (3.5.2)非常陌生
我学习了Python语言中的“list”以及如何在list1中显示第i个元素
print (list1[i])
但是，即使'np.zeros(3)‘是NumPy中的ndarray类，它也可以用作上面的'list’。
这上面发生了什么？
我是相当新手，但我已经在Java..so上工作过，我希望这些问题可以被理解…
我想这个问题对于刚刚学习range()而不知道如何定义函数(方法？)的人来说还为时过早。
但请告诉我如何通过op
浏览 11提问于2016-09-21得票数 0
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3回答
在熟悉numpy的过程中，我注意到numpy数组中有一个有趣的行为：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
scale = lambda x: x * 3
scale(arr) # Gives array([3, 6, 9])
将其与普通Python列表进行对比：
arr = [1, 2, 3]
scale = lambda x: x * 3
scale(arr) # Gives [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]
我很好奇这是怎么可能的。numpy数组是否覆盖乘法运算符或其他什么？
浏览 0提问于2017-03-21得票数 10
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原生python代码如下所示：
>>> a=[1,2,3,4,5,6]
>>> [[i+j for i in a] for j in a]
[[2, 3, 4, 5, 6, 7],
[3, 4, 5, 6, 7, 8],
[4, 5, 6, 7, 8, 9],
[5, 6, 7, 8, 9, 10],
[6, 7, 8, 9, 10, 11],
[7, 8, 9, 10, 11, 12]]
但是，我必须使用numpy来完成这项工作，因为数组非常大。有人对如何在numpy中做同样的工作有想法吗？
浏览 2提问于2012-11-15得票数 5
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1回答
求解密集点稀疏
、、、
我有稀疏矩阵S
<14940x14940 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
with 39840 stored elements in COOrdinate format>
和密集向量d
Out[7]: (1, 14940)
并希望计算具有预期尺寸1 x 14940的d dot S。由于尺寸的原因，这应该是可行的。但是，np.dot不了解其参数的类型，因此
np.dot(d, S)
会导致崩溃。接下来，
d.dot(S)
怪异地导致了
Out[4]:
array([[
浏览 4提问于2018-07-04得票数 0
2回答
假设我们有一个点p，例如(1, 2, 3)，我们想要在它上应用一个线性变换N次。如果转换由矩阵A表示，则最后的转换将由A^N . p给出。矩阵乘法是昂贵的，我假设特征分解和对角化将加速整个过程。但令我惊讶的是，这个被认为是改进的方法需要更多的时间。我在这里错过了什么？
import timeit
mysetup = '''
import numpy as np
from numpy import linalg as LA
from numpy.linalg import matrix_power
EXP = 5 # no. of time linear tr
浏览 8提问于2020-01-22得票数 2
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numpy.interp是非常方便和相对快速的。在某些情况下，我想将它的输出与一个非插值变量进行比较，其中稀疏值被传播(在“更密集的”输出中)，结果是稀疏输入之间的分段常数。我想要的函数也可以称为“稀疏->稠密”转换器，它复制最新的稀疏值，直到找到后来的值为止(一种空插值，就好像从前面的值过去了零时间/距离一样)。
不幸的是，要调整numpy.interp的源代码并不容易，因为它只是编译函数的包装器。我可以使用Python循环自己编写这个程序，但是我希望找到一种C速度的方法来解决这个问题。
更新：下面的解决方案(scipy.interpolate.interp1d和kind='z
浏览 0提问于2012-09-02得票数 6
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2回答
矩阵的Numpy-权和行
、、、
使用Python & Numpy，我想：
将(n列x行)矩阵的每一行视为向量加权每一行(向量的每个分量上的标量乘法)添加每一行以创建最终向量(向量加法)。
给出了在常规的numpy阵列nx1中的权值，使得矩阵中的每个向量m被乘以权n。
下面是我得到的(测试数据；实际的矩阵是巨大的)，这可能是非常非-Numpy和的。有人能做得更好吗？谢谢!
import numpy
# test data
mvec1 = numpy.array([1,2,3])
mvec2 = numpy.array([4,5,6])
start_matrix = numpy.matrix([mvec1,mvec2]
浏览 8提问于2011-02-21得票数 5
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1回答
我正试图在python中使用C优化的代码。我已经读过几次了，python通过C扩展实现了高速计算。换句话说，每当我使用numpy之类的库时，它基本上都会调用一个C扩展来计算结果并返回它。
C-使用numpy的扩展
假设我想使用np.add(x,y)添加两个数字。如果我正确理解它，像numpy这样的库不会编译python代码，而是已经附带了可执行文件，这些可执行文件只需取x和y值并返回结果。对吗？
Theano，Tensorflow和PyTorch
特别是，我想知道这是否也适用于深度学习图书馆。根据Theano的官方文件，它需要g++和gcc (至少他们是强烈推荐的)。这是否意味着Theano将
浏览 5提问于2019-04-17得票数 0
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2回答
我有两个数组，例如：
array1=numpy.array([1.1, 2.2, 3.3])
array2=numpy.array([1, 2, 3])
我如何在Python中找到这两个数组之间的区别，以给出：
[0.1, 0.2, 0.3]
也是数组吗？
抱歉，如果这是一个业余问题-但任何帮助都会非常感谢！
浏览 0提问于2014-02-03得票数 48
给定一个形状为(m,n)的数值矩阵A和一个长度为n的布尔值列表ind，我想提取布尔列表中相应元素为true的A的列。
我的第一次天真的尝试
Asub = A[:,cols]
给出了非常奇怪的结果，不需要在这里引用。
按照pv对的回答，我尝试了numpy.ix_，如下所示：
>>> A = numpy.diag([1,2,3])
>>> ind = [True, True, False]
>>> A[:,numpy.ix_(ind)]
array([[[1, 0]],
[[0, 2]],
[[0, 0]]])
浏览 1提问于2012-11-09得票数 0
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我是Numpy的新手。我无法理解ord=2在numpy.linalg.norm中的使用。例如，在以下方面有什么区别：
np.linalg.norm(np.array([[-4, -3, -2],
[-1, 0, 1],
[ 2, 3, 4]]))
和
np.linalg.norm(np.array([[-4, -3, -2],
[-1, 0, 1],
[ 2, 3, 4]]),2)
浏览 2提问于2018-01-16得票数 2
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3回答
我有一个numpy数组(mat)的形状(n,4)。该数组有四列和大行数(n)。前三列表示我计算中的x、y、z列。我希望选择numpy数组中的行，其中x列的值低于给定数字(min_x)或大于给定数字(max_x)，而y列的值低于给定数字(min_y)或高于给定数字(max_y)，而z列的值低于给定数字(min_z)或大于给定数字(max_z)。
以下是我目前正在尝试实现所需的功能的方式：
import numpy as np
mark = np.where( ( (mat[:,0]<=min_x) | \
(mat[:,0]>max_x) ) & \
浏览 2提问于2018-09-15得票数 3
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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
给定一个数据矩阵，其离散项表示为一个2D数字数组，我试图计算某些特征(列)的观测频率，只查看某些实例(矩阵的行)。
我可以很容易地使用numpy，在完成了一些花哨的切片之后，将bincount应用于每个切片。在纯Python中这样做，使用外部数据结构作为计数累加器，是C风格的双循环。
import numpy
import numba
try:
from time import perf_counter
except:
from time import time
perf_counter = time
def estimate_counts_numpy(data
浏览 4提问于2014-10-03得票数 2
回答已采纳
我使用numpy.array()函数从列表创建numpy.float64 ndarray。
我注意到，当列表不包含列表或提供列表列表时，这是非常慢的。
下面是一些关于时间的例子。有一些明显的变通方法，但是为什么这么慢呢？
None列表的示例：
### Very slow to call array() with list of None
In [3]: %timeit numpy.array([None]*100000, dtype=numpy.float64)
1 loops, best of 3: 240 ms per loop
### Problem doesn't exist
浏览 2提问于2013-05-30得票数 15
2回答
非常基本的问题。Numpy比list更快，比list做的更多。
我可以创建一个列表
A = [1,2,3,4]
我也可以用NumPy做类似的事情。
B = np.array([1,2,3,4])
如果NumPy可以完成列表所能做的所有事情，那么使用list有什么特定的原因吗？
浏览 3提问于2020-07-13得票数 1
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这段代码在Python中非常慢。如何使用numpy优化这个程序。数组m和z已经是numpy数组，但我假设我需要以某种方式将其向量化，尽管我找不到向量化函数也可以访问值坐标的例子。
for i in xrange(states):
for j in xrange(states):
if i != j and z[i, j] != 0 and m[i, j] < 0.0:
m[i, i] += m[i, j]
m[i, j] = 0.0
z[i, j] = 0
浏览 3提问于2014-11-11得票数 1
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我有一个包含行和列的大型数组。有些行比其他行大。我需要获取最大长度的行，即具有最大长度的行。我为此编写了一个简单的函数，但我希望它尽可能快，就像numpy fast一样。目前，它看起来是这样的：
数组示例：
values = [
[1,2,3],
[4,5,6,7,8,9],
[10,11,12,13]
]
def values_max_width(values):
max_width = 1
for row in values:
if len(row) > max_width:
max_width = l
浏览 1提问于2019-02-21得票数 0
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), x-mu))吗？Matlab和R的语法要简单得多，对于numpy来说，没有等价的运算符语法似乎有点奇怪。
浏览 5提问于2012-08-21得票数 1
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我一直在研究iOS 4中提供的加速框架。具体地说，我尝试使用C语言线性代数库中的Cblas例程。现在，我无法使用这些函数来获得比非常基本的例程更高的性能。具体地说，4x4矩阵乘法的情况。只要我不能利用矩阵的仿射或齐次性质，我就一直在使用这个例程(删节)：
float *mat4SetMat4Mult(const float *m0, const float *m1, float *target) {
target[0] = m0[0] * m1[0] + m0[4] * m1[1] + m0[8] * m1[2] + m0[12] * m1[3];
target[1] = ..
浏览 2提问于2010-10-17得票数 6
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我想使用numpy.recarrays，如下所述：
我构建了所描述的numpy.recarray，并希望执行简单的.max()，.sum()方法：
a = np.recarray((2,), dtype=[('x', int), ('y', float), ('z', int)])
a.sum(axis=0)
然而，我得到：
TypeError:不能用灵活的类型执行减缩
我遗漏了什么？
浏览 11提问于2021-11-12得票数 0
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我是Python的初学者，最近我了解了NumPy及其著名的ndarray。一开始，在阅读了许多人称赞它们(一些参考文献，，)之后，我想：
“那么，如果NumPy的数组要好得多，并且假设我真的不关心在同一个列表/数组中拥有异构数据类型，那么为什么我要使用Python的list呢？”
然而，经过更深入的研究，我发现使用ndarray也有负面的一面( 和的一些参考文献)。我已经理解了使用这些数据结构的基本优点和缺点，但这一切对我来说仍然是非常混乱的。所以，我的问题是：作为Python的初学者，什么时候应该使用NumPy的数组，什么时候应该使用Python？在给定的情况下，我如何评估哪个选项是最好的呢
浏览 1提问于2019-05-25得票数 2
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