这是基于卫星图像的时间信道内插的云掩码的昏睡实现。图像阵列是形状的(n_samples x n_months x宽度x高度x通道)。通道不仅是RGB,还来自不可见的光谱,如SWIR、NIR等。这个实现非常慢,我很难想出向量化的实现。
可以将此实现向量化吗?,,关于如何推导复杂数组操作矢量化实现的逻辑,有什么建议吗?换句话说,我如何学习vectorization?的艺术?
有人能告诉我Python的for循环是如何实现的吗?我这样问的原因是,当我期望相同的行为时(假设cases只是一组元素),我在以下两个for循环中得到了不同的行为:for case in cases:第二个for循环: case = cases[i]我在多线程环境中运行我的代码。基本上,我想知道Python的for循环在集合上的
我有一套参考词(拼写正确),我需要一个用户输入单词。使用levenshtein距离将输入单词与参考列表进行比较,我需要从成本最低的参考列表中返回单词。此外,参考列表是按频率排序的,因此更高的频率出现在顶部。如果两个单词的距离相同,则返回频率较高的单词。"NWORDS“是我的参考列表,按频率排序。“候选人”是用户输入的单词。for word in NWORDS: #iterate over all words in ref
i = jf.levenshtein_distance(candidate,word) #compute distance for each wor