Mandelbrot Numba/Numpy 矢量化?
我使用 kivy 在 Python 中编写了一个交互式 mandelbrot 渲染器，您可以在其中使用鼠标指针进行缩放，并正在尽我所能对其进行优化.我目前使用这个实现来渲染设置/缩放(这是一个小片段，只是用来渲染它的两个函数): 将 numba 导入为 nb将 numpy 导入为 np@nb.njit(缓存=真，并行=真)def mandelbrot(c_r, c_i,maxIt): #mand
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在没有循环的情况下找到两个向量的最大值?
如果有两个向量，比如 x 和 y. for (i in 1:length(x))z[i] = max(x[i],y[i]) 您能帮我在不使用循环的情况下执行此操作吗? 解决方案 假设向量 x 和 y 的长度相同，pmax是你的功能. z = pmax(x, y) 如果长度不同，由于回收，pmax 表达式将返回与循环不同的值.
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在 R 中创建没有循环或递归的特定向量
我有第一个向量，假设 x 只包含 1 和 -1.然后，我有第二个向量 y，它由 1、-1 和零组成.现在，如果 x[i] 等于 1 并且 n 前导元素 (y[(in):i])... 更正式的:z
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如何从另一个具有不同长度的数据帧中对数据帧进行子集化?
如何从另一个不同长度的数据帧中提取数据帧的子集?例如:我有两个数据帧，df1 和 df2，我如何使用 df2 的 子集 df1>年、月、日、小时 所以它会变成类似于预期结果? 其中 df1 中第 4、6、7 行的 Year、Month、Day、Hour 与 df2 的第 1、2、3 所以只有 df1 中的第 4、6、7 行在预期结果中. df1 V1 Year Month Day
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如何从分类分布中抽取样本
我有一个 3D numpy 数组，其中包含最后一个维度中每个类别的概率.类似的东西: 将 numpy 导入为 np从 scipy.special 导入 softmax数组 = np.random.normal(size=(10, 100, 5))概率 = softmax(数组，轴 = 2) 如何从具有这些概率的分类分布中采样? 编辑:现在我是这样做的: def categorical(
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将标记列表转换为 n-gram
我有一个已经被标记化的文档列表: dat
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如何从 SSE2 __m128i 结构中提取字节?
我是 SIMD 内在函数的初学者，所以我会提前感谢大家的耐心等待.我有一个涉及无符号字节的绝对差异比较的应用程序(我正在处理灰度图像). 我尝试了 AVX、更现代的 SSE 版本等，但最终决定 SSE2 似乎足够并且对单个字节的支持最多 - 如果我错了，请纠正我. 我有两个问题:首先，加载 128 位寄存器的正确方法是什么?我想我应该传递与 128 的倍数对齐的负载内在数据，但这是否适
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simd 的 pragma omp 不会在 GCC 中生成向量指令
简短:pragma omp for simd OpenMP 指令是否生成使用 SIMD 寄存器的代码? 更长:如 OpenMP 文档 中所述，“工作共享循环 SIMD 构造指定一个或多个相关循环的迭代将分布在使用 SIMD 指令的已经存在的线程之间[..]".从这个语句中，我希望以下代码 (simd.c) 在编译运行 时使用 XMM、YMM 或 ZMM 寄存器gcc simd.c -o si
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向矩阵的所有行添加一个向量
我正在最大化似然函数并试图减少循环.我想将向量(要估计的参数)添加到矩阵(数据)的所有行.向量的长度等于矩阵的列.a+b 会给出错误的结果，因为 R 的回收规则是按列而不是按行. a
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为什么矢量化速度更快
我已经学习 R 一段时间了，并且遇到了很多关于像我这样的编程类型以向量化操作的建议.作为一名程序员，我对为什么/如何更快感兴趣.一个例子: n = 10^7# 填充随机数v=runif(n)system.time({vv 这给了 用户系统已用完0.04 0.01 0.07[1] 0.3332091用户系统已过期36.68 0.02 36.69[1] 0.3332091 需要考虑的最明显的
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在进行矢量化计算时，R 是否利用 SIMD?
给定 R 中这样的数据框: +---+---+|X |是 |+---+---+|1 |2 ||2 |4 ||4 |5 |+---+---+ 如果对这个数据帧执行向量化操作，如下所示: data$Z 这是否会利用处理器的单指令多数据 (SIMD) 功能来优化性能?这似乎是它的完美案例，但我找不到任何能证实我的预感的东西. 解决方案 在我最初回答两年后，我刚刚获得了“好答案"徽章.感
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为什么 np.hypot 和 np.subtract.outer 与普通广播相比非常快?使用 Numba 并行加速 numpy 进行距离矩阵计算
我有两大组二维点，我需要计算一个距离矩阵. 我需要它在 python 中运行得很快，所以很明显我使用了 numpy.最近学习了 numpy 广播并使用了它，而不是在 python 中循环 numpy 会在 C 中进行. 我真的认为广播就是我所需要的，直到我看到其他方法比普通广播更好，我有两种计算距离矩阵的方法，但我不明白为什么一种比另一种更好. 我在这里查找https://git
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什么是“矢量化"?
现在好几次，我在 matlab、fortran ……其他一些……中遇到过这个术语，但我从来没有找到解释它是什么意思，它有什么作用?所以我在这里问，什么是矢量化，例如“循环被矢量化"是什么意思? 解决方案 许多 CPU 具有“向量"或“SIMD"指令集，它们同时将相同的操作应用于两个、四个或更多个数据段.现代x86芯片有SSE指令，很多PPC芯片有“Altivec"指令，甚至有些ARM芯片有
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是否有任何 OSS 库或论文可以对单声道位图进行矢量路径跟踪?
我只是对这些东西的工作原理感兴趣，并且正在寻找描述其中大多数采用的方法的图书馆或论文.猜测它们可能支持一些基本结构. 线 弧形 点 解决方案 图像处理的很大一部分是在比像素更高的抽象层次上对图像进行推理，而这正是您需要对
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用户警告:您的 stop_words 可能与您的预处理不一致
我正在关注 this 文档聚类教程.作为输入，我提供了一个 txt 文件，可以在这里下载.它是 3 个其他 txt 文件的组合文件，使用 \n 分隔.创建 tf-idf 矩阵后，我收到此警告: ,,UserWarning: 你的 stop_words 可能与你的预处理不一致.标记停用词生成的标记 ['abov', 'afterward', 'alon', 'alreadi', 'alway'
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R中真正快速的单词ngram矢量化
编辑:新包 text2vec 非常好，并且很好地解决了这个问题(以及许多其他问题). CRAN 上的 text2vecgithub 上的 text2vec说明 ngram 标记化的小插图 我在 R 中有一个非常大的文本数据集，我已将其作为字符向量导入: #大约需要15秒系统时间({set.seed(1)samplefun
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将索引选定的 numpy 数组添加到另一个具有重叠索引的 numpy 数组
我有两个 numpy 数组 image 和 warped_image 和索引数组 ix,iy.我需要将 image 添加到 warped_image 以便将 image[i,j] 添加到 warped_image[iy[i,j],ix[i,j]].如果 (iy[i,j], ix[i,j]) 对对于所有 i,j 都是唯一的，则以下代码有效.但是当它们不是唯一的时，即当需要将 image 中的 2 个
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前 n 个值的 Tensorflow 指标矩阵
有谁知道如何提取秩为 2 的张量每行的前 n 个最大值? 例如，如果我想要形状为 [2,4] 的张量的前 2 个值: [[40, 30, 20, 10], [10, 20, 30, 40]] 所需的条件矩阵如下所示:[[真，真，假，假]，[假，假，真，真]] 一旦我有了条件矩阵，我就可以使用 tf.select 来选择实际值. 感谢您的帮助！ 解决方案 您可以
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张量上的异或(使用矢量化)在 Tensorflow 中具有浮点值
我有两个形状相同的张量 t1 和 t2(在我的例子中是 [64, 64, 3]).我需要计算这两个张量的异或.但想不出办法做到这一点. 导入位串从位串导入 *@tf.functiondef xor(x1, x2) :a = BitArray(float=x1, length = 64)b = BitArray(float=x2, length = 64)^= b返回 a.float 这个 xo
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Tensorflow:如何实现累积最大值?
我正在尝试使用以下格式的代码为我的损失函数实现最大回撤: x = 返回张量的累积乘积z = x 的累积最大值g = z/x 的最小值 但是我被困在如何计算 Tensorflow 中 x 的累积最大值上.例如:给定一个数组 [0,2,5,3,8,1,7]，该数组的累积最大值为 [0,2,5,5,8,8,8].它创建了一个迄今为止最大值的数组. 任何提示将不胜感激. 解决方案 这里是
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