vectorization

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我想知道是否有人可以幫我矢量化這段代碼。 fr_bw是一個矩陣。 for i=1:height for j=1:width [min_w, min_w_index] = min(w(i,j,:)); mean(i,j,min_w_index) = double(fr_bw(i,j)); sd(i,j,min_w_index) = sd_i

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matlab：尋址一個索引沒有sub2ind

這與this other question非常密切相關，但該問題想要避免sub2ind，因爲性能問題。我更關心使用sub2ind的「不雅」。我們假設我想創建另一個MxN矩陣，除了每列中的一個條目外，我想從矢量中的相應條目中分配一個全零矩陣，並且每列中行的選擇都基於另一個矢量。例如： z = zeros(10,4); rchoice = [3 1 8 7]; newvals = [123 45

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MATLAB矢量化嵌套for循環

嗨，我苦苦與matlab vactorization任何幫助，這將是非常感謝。 oldLocation，Limit_是兩個矩陣 for i=1:250 for j=1:350 temp= oldLocation(i,j,:)./Limit_(i,j,:); end end

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循環中太多BB的含義是什麼，不能矢量化？

總之，情況是這樣的：我一直試圖編譯一個C代碼，並且選項gcc -O2 -ftree-vectorize -msse4 -ftree-vectorizer-verbose=10 -march=core2 -g -c。對於代碼中的某些嵌套for循環結構gcc抱怨未矢量化：循環中的BB太多。我對編譯器和矢量化的理解非常抱歉。一些初步的搜索抓取我這個結果在gcc的郵件列表，它說BB是構建塊的首字母縮

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循環創建一個新的變量基於其他情況在R（非常基本）

我有一個數據幀有三個變量：ID,group和nominated_ID。我想知道的是group屬於nominated_ID英寸我想象，對於每個情況下，我們採取nominated_ID，找到它等於ID的情況下，再設置nominated_Group變量在原來的情況下等於到匹配情況下的group變量。（如果沒有匹配，請將其設置爲NA）如果不用循環就可以完成此操作，我不會感到驚訝，所以我對解決方案持

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矢量化爲什麼對Matlab程序有益？ NumPy和Boost（uBLAS）是一樣的嗎？

使用矢量來代替for循環可能會顯著增加MATLAB程序速度。是否因爲矢量化代碼並行運行？是矢量也使用NumPy的或uBLAS庫程序是否有益？

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在Matlab中使用矢量化循環進行雙加總

我想將此double for循環矢量化，因爲它是我的代碼中的瓶頸。由於Matlab是基於酮索引語言我要創建爲M = 0。 R，R，λ-附加項是常數犿（L，M），CLM（L，M）是矩陣70x70 PLM（L，M）是一個矩陣70x71 CL（L），PL（L）是矢量70x1 % function dU_r s1 = 0; for L = 2:70 s1 = s1 + ((

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R：拆分數據幀，將函數應用於每個子集中的所有行對

我是R新手，正在嘗試完成以下任務efficiently。我有一個data.frame，x，與列：start，end，val1，val2，val3，val4。這些列按start排序/排序。對於每個start，首先我必須找到x中共享相同start的所有條目。由於該列表是有序的，它們將是連續的。如果一個特定的start只發生一次，那麼我忽略它。然後，對於這些條目具有相同start，可以說對一個特定s

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的elementwise中的R

結合我想要的功能f使得 (outer(X, Y, f))[i, j]是Y的第j個元素X的第i個元素和的側由側串聯，類似c(X[i], Y[j])，或者具有類似的結構。此外，我想這個結果是這樣的過程可以重複，而且，通過這種方式，我們得到的是 (outer(outer(X, Y, f), Z, f))[i, j, k]是X的第i個元素的並排側串聯， Y的第j個元素和Z的第k個元素，即某事物相同，或者

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如何將外部一般化爲n維？

標準R表達式outer(X, Y, f)評估爲其第（i，j）項具有值f(X[i], Y[j])的矩陣。我想實現該功能multi.outer，的outer n維概括：multi.outer(f, X_1, ..., X_n)，其中f是一些n元功能，將產生一個（長度（X_1）* ... *長度（X_n））對於所有有效的索引集合（i_1，...，i_n） - 第i個條目具有值f(X_1[i_1], .