vectorization

2熱度

2回答

比方說，我有一個看起來這麼一個載體（數字總是會> 0）... [1, 2, 1, 4, 1, 2, 4, 3] 我需要一個量化的實現，資金將這些數字放在一起，並使用原始數字作爲存儲該數字的索引。所以，如果我運行它，我會得到... % step 1 [1+1+1, 2+2, 3, 4+4] % step 2 [3, 4, 3, 8] 我已經實現了這個使用for循環，但我覺得有來實現這

0熱度

2回答

矢量化的邏輯，如果指數相匹配

我有以下的功能完美的作品，但我想申請矢量它... for i = 1:size(centroids,1) centroids(i, :) = mean(X(idx == i, :)); end 它檢查是否idx當前指數相匹配，並且如果它它會計算與該索引對應的所有X值的mean值。這是我嘗試在矢量化，我的解決方案不工作，我知道爲什麼... centroids = mean(X(id

2熱度

1回答

如何矢量化包含自定義分組的熊貓計算？

我有一個的大數據幀控股用戶映射（索引）項的計數（列）： users_items = pd.DataFrame(np.array([[0, 1, 1, 0], # user 0 [1, 0, 0, 0], # user 1 [5, 0, 0, 9], # user 2 [0, 3, 5, 0], # user 3

1熱度

2回答

特徵縮放的矢量化

我想要特徵縮放2列的矩陣（X）。我使用的平均正常化，我寫在八度以下行： X_norm = X mu = mean(X); sigma = std(X); X_norm(:,1) = (X_norm(:,1) .- mu(:,1)) ./ sigma(:,1); X_norm(:,2) = (X_norm(:,2) .- mu(:,2)) ./ sigma(:,2); 能否請你讓我知道這

2熱度

1回答

Matlab中非元素明智的向量除法返回一個標量！它是什麼？

我花了一個多小時在我的代碼中追蹤一個導致精度錯誤的錯誤。事實證明，在我的一個等式中，我忘記了將兩個向量分解爲元素;我寫了/而不是./。通常，Matlab在這些情況下給出錯誤，例如，如果嘗試將兩個矢量與*而不是.*相乘。但在這種情況下，它很高興地返回一個標量值！這是否應該發生，這個值有什麼意義？例如， x = 0 : 0.01 : 1; y = x/exp(x); 套y=0.3132。

1熱度

1回答

numpy的「向量化」 for循環

運行得比較慢的行方向的點積給出一個矩陣甲具有形狀（N，K）和向量大小Ñ的小號，我要計算矩陣ģ具有形狀（K，K）如下： G + = S [I] * A [I] .T * A [I]，對於所有我在{ 0，...，n-1} 我試圖實現，使用一個for循環（方法1），並在矢量方式（方法2），但對於循環實現更快ķ（特別是當k的較大值> 500）。該代碼被寫爲如下： import numpy as np

0熱度

1回答

有沒有建議找到近似值而不使用for-loop？

我已經定義了一個矢量[0.11,1,3,4.5,7]。我還有一個功能f，其值爲[f(0.11),f(1),f(3),f(4.5),f(7)]。同時，我有另一個可能沒有固定長度的矢量。它的值和長度由用戶決定。爲簡單起見，假設向量爲[4,4.5,5,6]。在編程時我想按照以下步驟進行：使用線性近似從給定的數據輸入中獲取近似值f(4), f(4.5), f(5) and f(6)。我知道我可以使用f

1熱度

1回答

如何更改結構數組中字段的數據類型？

我在MATLAB一2417按50結構數組，我試圖找到一個量化的方式來轉換某些字段類型：我有字符列，我想轉換成字符串類型： [DataS.Sector] = string([DataS.Sector]); 但它不工作。我不想使用循環，因爲它花費了很多時間。同樣的問題，但轉換爲數值。現在，我使用的一個循環，需要很長的時間： for i = 1:length(DataS) for j

1熱度

2回答

fortran向量化的極限

我已經寫了一個函數，返回一個向量A，等於稀疏矩陣Sparse與另一個向量F的乘積。矩陣的非零值在Sparse（nnz），rowind（nnz）和colind（nnz）每個都包含Sparse每個特定值的行和列。通過do kx下的兩行矢量化（現在註釋的）內部循環相對簡單....我看不出如何矢量化外部循環，因爲pos對於不同的kx具有不同的大小。問題是：外部循環（do kx = 1，nxy）是否可以被

0熱度

1回答

用matlab單元塊矩陣乘法

我想在Matlab中用單元格對A和B進行塊矩陣乘法。更具體地假設： a= 1 1 2 2 1 1 2 2 3 3 4 4 3 3 4 4 b= 2 2 4 4 2 2 4 4 6 6 8 8 6 6 8 8 我們現在可以將a和b轉換爲包含它們的塊的單元數組。 A = mat2cell(a,[2,2],[2,2]) an