vectorization

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如何從另一個長度不同的數據幀中對數據幀進行子集劃分？例如：我有兩個數據幀，df1和df2，我如何使用df2的df1的Year, Month, Day, Hour所以它會變成類似於Expected Outcome？凡Year, Month, Day, Hour從第4行，6，7在df1比賽df2的行1，2，3，從而只有第4行，6，7在df1是在預期的結果。 DF1 V1 Year Month Da

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如何替換循環並嵌套if語句以加快Python代碼？

如何避免循環和嵌套，如果句子和更Pythonic？乍一看，這可能看起來像一個「請盡我所有的工作」問題。我可以向你保證，事實並非如此。我正在嘗試學習一些真正的Python，並希望根據可重現的示例和預定義的函數發現加速代碼的方法。我使用for循環的負載和嵌套的句子計算金融市場中某些信號的收益。我已經做了幾次嘗試，但是我只是無法用矢量化或理解或其他更多pythonic工具來進行交易。到目前爲止，我對

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從多維數組中提取特徵索引

我有一個數組表示三維空間中雲水濃度的值。在雲水濃度高於某個閾值的地方，我說我有云（見下面的橫截面）。大部分區域都是乾燥的，但是大部分區域都有層積雲，基地位於400米左右。我想要做的就是提取（X，Y，Z）座標雲底和雲頂的。然後，我想在代表風速垂直分量的不同三維陣列上使用這些座標，以獲得雲底的上升氣流。我現在正在做的工作，但速度很慢。我覺得必須有一種方法來利用NumPy來加速它。這就是我現在做：

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矢量化環具有重複指數

我有索引的矢量，它包含重複的值： IN <- c(1, 1, 2, 2, 3, 4, 5) 我想使用這些索引中減去兩個向量： ST <- c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0) SB <- c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1) 然而，我想以「順序」進行減法，使得在減去第一指標值（0,1）之後，第二減法將「構建」第一減法。我想用一個向量FN看起來像這樣結束了： c(-2,

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使用Python的文本分類

我有文本變量中的單詞列表及其標籤。我喜歡製作能夠預測新輸入文本標籤的分類器。我想在Python中使用scikit-learn軟件包來使用SVM模型。我意識到，文本需要轉換爲矢量形式，所以我想TfidfVectorizer和CountVectorizer。這是到目前爲止我的代碼使用TfidfVectorizer： from sklearn import svm from sklearn.fe

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向Vectorize（）傳遞不同種類的參數

我目前正試圖提高自己對有效測試幾個模型的能力。我提供樣本代碼的嘗試可描述如下：對於給定的因變量（data中的第11列），估計了由其解釋性輸入變量而不同的線性模型。我的願望是有一對參數a和b，它們決定了在我的數據框data中選擇解釋變量的開始和結束列。這些參數組合我保存在parameters中。我想添加一個列，其中包含某些度量的評估（此處爲df.residual），並給出其行中的參數。然而，我在

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功能創建向量化的piecwise函數R

我對R很新，所以如果這個問題構造的很差，請提前道歉。基本上我有一個分段函數，我需要計算大量行的值。我目前的函數看起來是這樣的： f <- function(x){ (x <= 1000) * x^2 + (x > 1000 & x <= 2000) * x^3 + (x > 2000 & x <= 3000) * x^4 + (x > 4000) * x^5

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用Matlab中的矢量評估超幾何函數

我在Matlab中調用hypergeom（a，b，z）使用廣義超幾何函數。該函數產生用於α= 1和a = 2，B = 2和z = 5： >>hypergeom(1,2,5) 29.4826318205153 >>hypergeom(2,2,5) 148.413159102577 現在，我想在一個值的向量來評估超幾何。所以，如果我進入hypergeom（1：2,2,5），我期望的輸出：

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如何選擇具有最大第n個元素的矢量

在MATLAB中，給定矢量A和B，我想找到一個矢量化解來選擇具有最大第n個元素（即第4個）的整個矢量。 A = [1, 4, 8, 10]; B = [2, 15, 2, 11]; 使用max我可以找到兩個向量之間最大的第4個元素，但我想完全採用它。 C = max(A(4), B(4));

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如何在Matlab中計算第二和的上限是第一和的下限的雙和？

我在Matlab中實現一個函數有很大的困難，它調用了我在不同的.m文件中編程的其他函數。被卡住的部分是在另一個函數中輸入的不同值的總和，在另一個函數內還有一個和的部分。第一個和的下限是第二個和的上限。的功能是：我有了Hh（N，x）函數對於n工作正常輸入作爲一個向量，X輸入作爲一個標量。由於n的矢量化輸入，因此可以通過調用sum（Hh（0：n，x））快速計算In函數內Hi的和。我想對In函數做