numexpr

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我需要使用numexpr重寫此代碼，它計算矩陣數據[行x列]和向量[1 x列]的歐幾里得範數矩陣。 d = ((data-vec)**2).sum(axis=1) 該怎麼辦？也許還有另一種更快的方法？我使用hdf5和數據矩陣來源於它的問題。例如，此代碼給出錯誤：對象未對齊。 #naive numpy solution, can be parallel? def test_brutefor

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Numexpr無法識別float類型（稀疏矩陣）

我想評估python（2.7）中numexpr模塊的性能。爲此，我創建了一個大小爲（10^5,10^5）的隨機稀疏矩陣。但是，下面的腳本已經在表達式求值步驟中引發了錯誤，表示它不能識別對象類型。我在做什麼錯？代碼： import timeit import scipy.sparse as sps import numpy as np import numexpr as ne test

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PyTables：從表中選擇行並應用Numexpr

是否可以從PyTable中的表中選擇行並將類Numexpr表達式應用於輸出？例如，如果我有表 import tables as tb class Event(tb.IsDescription): x = tb.Float32Col() y = tb.Float32Col() z = tb.Float32Col() 我想的"x+y"其中"z > 10.0"陣列。

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numexpr：臨時變量或重複的子表達式？

如果相同的子表達式出現在一個表達式中的多個地方，它是否會重新計算多次（或者是否足夠聰明以檢測這個並重新使用結果）？有什麼辦法可以在一個numexpr表達式中聲明臨時變量嗎？這將有兩個目的：鼓勵numexpr考慮高速緩存和重新使用，而不是重新計算結果; 簡化表達式（使源代碼更易於閱讀和維護）。我試圖計算F（G（X））其中˚F和克本身既複雜的表達式（例如，用於基於像素的主題分類，˚F是嵌套決策樹

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無法減去datetime64使用DataFrame.eval（）

給定一個數據幀與一對夫婦時間戳： In [88]: df.dtypes Out[88]: Time datetime64[ns] uniqstime datetime64[ns] dtype: object 如果我打電話eval()，我得到一個錯誤類型： In [91]: df.eval('since = Time - uniqstime') ... ValueError

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import xlwings，來自numexpr包的丟失文件

我想要開始使用xlwings，但是當我導入它時收到一些錯誤。我拉起我的OSX終端，跑 PIP安裝xlwings 沒有問題存在。發射了蟒蛇 $蟒蛇然後跑進口xlwings爲XW 它給了我這樣的： /用戶/約書亞/蟒蛇/ lib/python3.5/site-packages/numexpr/cpuinfo.py：53：UserWarning：[Errno 2]沒有這樣的文件或目錄：'arch'

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如何在sympy中優化hessian的評估？

我正在使用statsmodels庫進行通用似然模型。由於我有一個相當複雜的似然函數，我用sympy來爲我計算梯度和粗麻布。這工作正常，但對我的需求來說太慢了，因爲似然函數包含術語b0*x0 + b1*x1 + ... + bn*xn。這樣，粗麻布尺寸增加了N^2，複雜性也增加了。黑森州的元素往往相當類似像expensive_operation * x0和expensive_operation *

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Numexpr檢測的線程數量少於核心數量

我正在使用numexpr在遠程集羣上添加簡單的陣列。我的電腦有8個內核，遠程集羣有28個內核。 Numexpr文檔說：「在初始化期間，Numexpr將此數字設置爲系統中檢測到的內核數量」但羣集提供此輸出。 detect_number_of_cores（）= 28個 detect_number_of_threads（）= 8 雖然當我嘗試手動設置的線程數爲其他內容（set_num_threads =

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numba guvectorize target ='parallel'slow than target ='cpu'

我一直在試圖優化一段涉及大型多維數組計算的python代碼。我得到了與倫巴相違背的結果。我在MBP上運行，2015年年中，2.5 GHz i7 quadcore，OS 10.10.5，python 2.7.11。考慮以下幾點： import numpy as np from numba import jit, vectorize, guvectorize import numexpr as n

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PyTables中的字符串比較/ Numexpr

我剛剛創建並填充了我的第一個PyTables文件。試圖查詢數據，我遇到了一個問題。有一列ic_name，其類型爲StringCol(500)，我已爲此列創建索引。下面的代碼工作正常： count = 0 for x in f.root.raw.projects: if x['ic_name']=="XXX": count += 1 的count值是有點超過200.000