加速对称矩阵的计算；使用外
我需要加快生成对称矩阵的计算.目前我有这样的事情: X 其中 myfun 是一个相当复杂的矢量化但对称的函数 (myfun(x, y) = myfun(y, x)). 所以我的代码不必要地浪费时间计算下三角矩阵和上三角矩阵. 如何在不使用慢速 for 循环的情况下避免重复? 解决方案 如果你的函数很慢并且时间随着输入的大小而变化，你可以使用combn: X 然而，最
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我正在尝试将 np.random.choice 应用于具有不同权重的大数组，想知道有什么方法可以避免循环并提高性能?在这里 len(weights) 可能是数百万. weights = [[0.1, 0.5, 0.4],[0.2, 0.4, 0.4],...[0.3, 0.3, 0.4]]选择 = [1, 2, 3]ret = np.zeros((len(weights), 20))对于我在范围
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创建一个向量，其连续元素作为相邻列中的相应值重复多次
在下面的示例数据框中，输出向量应为 [1] 1,1,1,2,1,1,1,2,2,3,3,3,4,5,5,5,5,1,1,2,3,3,3 P N N+1 N+2 N+3 N+42 3 1 1 2 15 3 2 3 1 43 2 1 3 4 5 解释: P 中的值指示应该读取数据框值到右侧多远.seq(P) 中的值应该重复多次. P 的第一个值是 2，这意味着在 seq(2)(即 1,2)
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计算两个一维数组的成对元素
这是我的问题: 假设我的两个数组是: 将 numpy 导入为 npfirst = np.array([“你好", “你好", “你好"])second = np.array([“hlo", “halo", “alle"]) 现在我想得到两个数组的每个元素之间的距离矩阵 例如我的距离函数是: def diff_len(string1, string2):返回 abs(len(str
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Python/Numpy:在二维数组中按行组合布尔掩码
我有一个包含 n 行的布尔掩码的 2D numpy 数组，其中每行是一个包含 m 个掩码的数组. maskArr = [[[真、假、真、假]、[真、真、假、真]、[真、真、假、真]]、[[假，真，假，真]，[假，真，真，真]，[真，真，假，真]]，[[真、假、真、假]、[真、真、假、真]、[真、真、假、真]]、[[假，真，假，真]，[假，真，真，真]，[真，真，假，真]]，[[真、假、真、假]、
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如何向量化嵌套的“for"带有多个“if"的循环使用 Numpy 的语句?
我有一个简单的 2D 光线投射例程，一旦障碍物数量增加，它就会变得非常慢. 这个例程由: 2 for 循环(外循环迭代每个射线/方向，然后内循环迭代每个线障碍) 多个 if 语句(检查一个值是否是 > 或
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矢量化:数组的索引太多
a=b=np.arange(9).reshape(3,3)i=np.arange(3)掩码=a 和 b[np.where(mask[0])]>>>数组([0, 1, 2])b[np.where(mask[1])]>>>数组([0, 1, 2, 3])b[np.where(mask[2])]>>>数组([0, 1, 2, 3, 4]) 现在我想对它进行矢量化并将它们全部打印出来，然后我尝试
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pandas 行操作 - 如果找到 startwith 关键字 - 将行追加到前一行的末尾
我有一个关于文本文件处理的问题.我的文本文件打印为一列.该列的数据分散在各行中，视觉上看起来很棒&然而有些统一，仍然只有一列.最终，我想将找到关键字的行附加到前一行的末尾，直到数据是一个长行.然后我将使用 str.split() 根据需要将部分切割成列. 在 Excel(顶部下方的代码)中，我使用相同的文本文件并删除标题、左对齐并执行关键字搜索.找到后，Excel 有一个很好的功能，称为偏移
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numpy:将 numpy 数组的每个元素与另一个数组的每个元素相加
我从 Matlab 开始学习 Python.在Matlab中，给定两个长度不一定相同的向量，如果一个是行向量，一个是列向量，就可以相加. v1 = [1 3 5 7]v2 = [2 4 6]'v1 + v2答案 =3 5 7 95 7 9 117 9 11 13 我试图在给定两个 numpy 数组的情况下在 python 中产生相同的行为.首先想到的是循环: 将 numpy 导入为 npv1
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自定义numpy的向量化操作的效率问题
我有一个下面给出的python函数: def myfun(x):如果 x >0:返回 0别的:返回 np.exp(x) 其中 np 是 numpy 库.我想让函数在 numpy 中向量化，所以我使用: vec_myfun = np.vectorize(myfun) 我做了一个测试来评估效率.首先我生成一个包含 100 个随机数的向量: x = np.random.randn(100)
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一次为 numpy 数组的多个切片分配多个值
我有一个 numpy 数组，一个定义数组内范围的开始/结束索引列表，以及一个值列表，其中值的数量与范围的数量相同.在循环中执行此分配目前非常慢，因此我想以矢量化方式将值分配给数组中的相应范围.可以这样做吗? 这是一个具体的简化示例: a = np.zeros([10]) 这是定义 a 范围内的开始和结束索引列表，如下所示: starts = [0, 2, 4, 6]结束 = [
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R:是否可以对这个双循环进行矢量化/加速?
这是一个高级别的一般性问题.有一些类似的例子，但有不同的、更简洁的例子.或许无法回答.conn 是一个矩阵. for (i in 2:dim(conn)[1]) {for (j in 2:dim(conn)[1]) {如果 ((conn[i, 1] == conn[1, j]) & conn[i, 1] != 0) {conn[i, j] 这直接来自 clusterCons 包中的 clu
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如何矢量化熊猫数据框中的比较?
我有一部分数据帧 df 像这样: |天然橡胶时间 |活动 ||----|------|-------||70 |8 |||70 |0 |||70 |0 |||74 |52 |||74 |12 |||74 |0 || 我想将事件分配到最后一列.第一个条目默认为 1. 如果时间[i] 7 那么事件[i]=事件[i-1]+1. 我如何有效地矢量化它?我想避免循环. 解决方案 在您的条件定
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如何将自定义函数累积应用于 R 中的向量?以一种有效和惯用的方式?
我知道 R 中的函数 cumsum 计算其向量参数的累积和. 我需要“累积应用"的不是 sum 函数，而是泛型函数，在我的特定情况下，是 quantile 函数. 我当前的解决方案基于循环: set.seed(42)df 它创建了一个具有 nrow(df) 列和 2 行的矩阵，其中一行用于第 1 个百分位数，一行用于第 99 个百分位数. 您可以将此信息添加到您的数据框 df
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Python:将 3D 图像系列重塑为像素系列
我有一个形状为 (imageCount, width, height) 的 3D numpy 图像数组. 我的目标是将其转换为形状为 (pixelPosition, imageCount) 的 2D 像素系列数组. 现在这是我的解决方案: timeSeries= []对于范围(高度)中的 h:对于范围(宽度)中的 w:timeSeries.append(images[:,h,w])
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在 numpy 中以可变大小的块重复
我有一个数组，它是不同块的串联: a = np.array([0, 1, 2, 10, 11, 20, 21, 22, 23])# >
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R 在使用 case_when 时提供参数(R 向量化)
这是我之前提出的一个问题的后续问题(R 使用 case_when(R 向量化)在存在大量类别/类型时应用多个函数).不幸的是，我一直无法弄清楚问题所在.我想我可能已经缩小了问题的来源，想看看是否有比我更了解的人能帮我找出解决方案. 假设我有以下数据集: set.seed(100)City=c("City1","City2","City2","City1")业务 = c("B","A","A
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对 Pandas DataFrame 的矢量化更新?
我有一个数据框，我想用数组中的一些值更新一列.但是，该数组与数据帧的长度不同，但我有要更新的数据帧行的索引. 我可以通过行(如下)循环来做到这一点，但我希望有一种更有效的方法通过矢量化方法来做到这一点，但我似乎无法获得正确的语法. 在下面的示例中，我只是用 nan 填充列，然后直接通过循环使用索引. df['newcol'] = np.nanj = 0对于 update_idx 中的
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向量化跨矩阵行的操作
我想对矩阵 X 上的 which 操作进行向量化(apply)，如下面的 for 所示> 循环的结果是向量 ind: X = 矩阵( 1:20, 4, 5 )V = 样本( 1:20, 4 )ind = 数字()for( i in 1:nrow(X) ) ind[i] = max( c(0, which(X[i,]
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R:如何为 `rnorm` 的 `mean` 参数提供向量?
如何为 rnorm 的 mean 参数提供向量? around_int1_mean 我想做一些类似 rnorm(n=25, mean=around_int1_mean, sd=0.2) 的事情，避免 for 循环. 我想获得 length(around_int1_mean) 样本集，n=25 的平均值(在第一组中)为 1.5，然后是 1.6，依此类推，直到最后一组的平均值为 3.5.所
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