什么是“缓存中间结果”意思？
我有一组 n 向量存储在 3 x n 矩阵 z 中。我使用 np.einsum 找到外部产品。当我使用时间计时： ％timeit v = np.einsum（'i ...，j ...-> ; ij ...'，z，z） 我得到了结果： 最慢的运行速度比最快运行时长7.23倍。这可能意味着 中间结果被缓存 100000循环，最佳3：每循环2.9μs
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用子矩阵替换numpy矩阵元素
鉴于我有一个方形矩阵的索引，例如： idxs = np.array（[[1， 1]， [0,1]]） 以及一系列方形矩阵相同的大小（不一定与 idxs 相同）： mats = array（[[[0.，0。]， [0.，0.5]]， [[1.，0.3]， [ 1.，1。]]]） 我想替换 idxs ，在席位中有相应的矩阵，以获取：
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numpy数组TypeError：只能将整数标量数组转换为标量索引
i = np.arange（1,4，dtype = np.int） a = np.arange（9）.reshape（3,3） 和 a >>>数组（[[0,1,2]， [3,4,5]， [6,7,8]]） a [：，0：1] >>>数组（[[0]， [3]， [6]]） a [：，0 ：2] >>>数组（[[0,1]， [3,4]， [6,7]]） a
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3d矩阵到2d矩阵matlab
我正在使用Matlab R2014a。 我有一个三维M x N x M矩阵A.我想要一种矢量化方法来提取二维矩阵B来自它，这样对于每个i，j我有 B（i，j）= A（i，j，g（i，j）） 其中g是大小为M×N的二维索引矩阵，即在{1,2，...，M}中具有整数值。 上下文是我将函数A（k，z，k'）表示为三维矩阵，函数g（k，z）表示为2维矩阵，我想计算函数 h（k
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在列表中获取匹配索引的快捷方法
给定一个列表 a 包含不等长度的向量和向量 b ，其中包含 a ，我想得到一个长度等于 b 的向量，其中包含中的索引a b 中的元素匹配（我知道这是一个不好的解释）...... 以下代码完成工作： a
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是否有R函数用于查找向量中元素的索引？
在R中，我有一个元素 x 和一个向量 v 。我想找到 v 中元素的第一个索引，它等于 x 。我知道这样做的一种方法是：哪个（x == v）[[1]] ，但这似乎效率过低。有更直接的方法吗？ 对于奖励积分，是否有一个功能，如果 x 是一个向量？也就是说，它应该在 v 中返回一个索引向量，表示 x 中每个元素的位置。 解决方案 函数匹配适用于向量： x
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矢量化照片：寻找一种适应的算法
作为一个小项目，我已经决定要将一个小光栅写入矢量转换器。在线提供了大量的资源，但实际实施的次数却少得多，可以为我提供任何一种起点。我还没有决定使用哪种语言，但Python似乎很适应。 第一个问题是大多数论文都是针对矢量化的无论是徽标还是灰度图像，我都不感兴趣。 potrace ，其算法描述为这里是其中一个库。相同的技术是否适用于照片位图？ 在我偶然发现矢量魔术。结果令人惊讶！但是，它们
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高效地显示相邻像素
我正在实施一个简单的算法来对“受损”的图像进行绘画。我有一个预定义的掩码，指定需要修复的区域。我的策略是从蒙版区域的边界开始，用相邻非零像素的中心平均值绘制每个像素，重复直到没有未知像素为止。 函数R = inPainting（I，mask） H = [1 2 1; 2 0 2; 1 2 1]; R = I; n = 1; [row，col，〜] = find（~mask）
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Matlab：如何在2D矢量集上矢量化嵌套循环
我有以下形式的函数： function Out = DecideIfAPixelIsWithinAnEllipsoidalClass（pixel，means，VarianceCovarianceMatrix） ellipsoid =（pixel-means）'*（VarianceCovarianceMatrix ^（ - 1））*（pixel-means）; 如果椭圆体
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matlab：优化用于计算多尺度圆形邻域中的统计的代码
我有一堆图像（ imgstack ），我想用它来计算一些统计数据（例如mean，std，median ）在多尺度的圆形社区。对于堆栈中的每个图像（ currscale ），要应用的圆形邻域的大小预先存储在向量 imgstack_radii（ss）。圆形neighboorhoods的大小在堆栈上的图像上变化。圆形滤波器半径的一些示例值为 1.4142,1.6818,2.0000,2.3784 。
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高效实现`im2col`和`col2im`
MATLAB的 im2col 和 col2im 是MATLAB中矢量化的非常重要的函数。 但它们需要MATLAB的图像处理工具箱。 我的问题是，是否有一种有效的（Vectorzied）方法来实现使用MATLAB的函数（没有工具箱）？ 我需要滑动和 distinct 模式。 我不需要任何填充。 谢谢。 解决方案 我只能希望Mathworks的家伙不要起诉你或我或
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如何用矢量化计算图像块的方差
我有一个560 * 560 * 3的图像文件，我想将图像分成许多小的8 * 8补丁，然后计算每个补丁的方差。什么是使用Matlab或Octave计算每个图像块的方差的矢量化方法？ 解决方案 您可以使用 nfilter 功能： fun = @var; B = nlfilter（A，[8 8]，有趣）; 顺便说一句，如果你想要3x3图像补丁，你可以使用 stdfi
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ifelse每次都真的计算它的两个向量吗？它慢吗？
ifelse 是否真的计算是和否向量 - 如同每个向量的整体？ 或者它只是从每个向量计算一些值？ 另外， ifelse 真的那么慢吗？ 解决方案 是的。 （除外） ifelse 计算其是值及其否值。除了 test 条件是全部 TRUE 或所有 FALSE 。 我们可以通过生成随机数并观察实际生成的数量来看到这一点。 （通过还原种子）。 #TEST CONDITI
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用矢量模式或匹配快速grep，返回所有匹配的列表
我想这是微不足道的，我很抱歉，我找不到该怎么做。 我试图戒掉一个循环，所以我尝试向量化过程： 我需要做一些类似于 grep 的事情，但是模式是一个向量。另一个选项是匹配，其中值不仅是第一个位置。 例如数据（这不是真实的数据是怎么样的，另外我会利用它的结构）： COUNTRIES = c（“奥地利”，“比利时”，“丹麦”，“法国”，“德国”， “爱尔兰”，“意大利”，“卢森堡”
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ggplot2：如何在阴谋中透明地遮阴
我在这里做错了什么？ 我试图用透明灰色替代24小时每日矩形。但是只有for-loop的最后一个矩形才会被绘制（？！？）如果我手动执行而不是通过for-loop，它可以正常工作。 是否有矢量化这个方法来避免for循环？ （可以用qplot来完成吗？） 我是ggplot2的新手，是的，我通过Hadley的网站，书籍和例子阅读。 第二个问题：审美上的阿尔法设置不会阻止矩形遮挡背景。如何
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加速顺序检查，如果一个点在Python中的形状
我有一个顺序的代码，在我的 DataFrame 中找到的每对笛卡尔坐标是否落入某些几何封闭区域。但它很慢，我怀疑是因为它没有矢量化。下面是一个例子： from matplotlib.patches import Rectangle r1 = Rectangle（（0， 0），10,10） r2 =矩形（（50,50），10,10） df = pd.DataFrame（[[1
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gcc的自动矢量化消息是什么意思？
我有一些我想快速运行的代码，所以我希望我可以说服gcc（g ++）来引导我的一些内部循环。我的编译器标志包括 -O3 -msse2 -ffast-math -ftree-vectorize -ftree-vectorizer -verbose = 5 但gcc未能矢量化最重要的循环，给我以下不真实非常冗长的 - 所有消息： 未矢量化：复杂的访问模式。
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GCC暗示向量化
我希望GCC对以下代码进行矢量化： -fopt-info 告诉我GCC目前不在。我认为问题在于 W 的跨越访问，或者可能是 k 的后退增量。请注意， height 和 width 是常量， index_type 被设置至无符号长整型目前。 我删除了一些评论 0; k-）{ 116，pre> { 117 Yp [k * width + i] = 0.0; （index_type j
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GCC C矢量扩展：如何将矢量的内容向左移动一个元素？
我是GCC的C矢量扩展的新手。我正在考虑在我的项目中使用它们，但它们的实用性（有点）取决于将向量中的所有元素有效地移动到左侧一个位置并将结果存储在新向量中的能力。我怎样才能有效地做到这一点（例如以SIMD加速的方式）？ 所以，基本上： OriginalVector = {1，2，3，4，5，6，7，8} ShVector = {2,3,4,5,6 ，7,8，X} （其中X可以是任何
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使用矢量扩展时，让GCC生成PTEST指令
使用C的GCC向量扩展时，如何检查vector上的所有值为零？ 例如： #include typedef uint32_t v8ui __attribute__（（vector_size（32）））; v8ui * foo（v8ui * mem）{ v8ui v; （v8ui）{1,1,1,1,1,1,1,1}; v [0] || v [
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