vectorization

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    我正在嘗試改進我正在處理的算法的處理速度。在嘗試使用多處理池和映射在所有CPU核心上有效地分配工作負載之前,我想要矢量化(如果可能的話)此循環。 這裏是一個例子。 v = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] w = [-3,-2,-1,0,1,2,3] u = sorted(w, reverse=True) i = 0 check = 0 while v[i] != v[-1

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    我有csv文件,它們的長度都不相同。但是,我有一個真實文件,其採樣速度爲每秒10次,但正在記錄的數據在第二個邊界上每秒記錄一次。我試圖匹配這些第二個邊界來比較自動化測試的錯誤。以下是我的csv文件的樣子。 真相文件 0, 1 0.1, 2 0.2, 3 . . . x, n 測量文件 0, 1.01 1, 9.99 3, 30.05 . . . x, n 我拉在數據

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    下面是一個例子: 4位數字 第一,第二位數字的範圍是:0〜5(總共六個數) 第三,第四位數字的範圍是:0〜4(總共五個數) 因此,0000,0040,0111,4455都可以,但是5555,4555,4466是不好的。 我想查找的是順序號是什麼? (從零開始索引開始)` 例如,0001是有序的「1」。同樣,0010是「5」。 它可以通過下式計算, (5 * 6 * 6 * 1)* 2 +(6×6×

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    我需要用一個隨機數替換一個numpy數組中的某些值。 我有一個功能,增加了一個隨機值的50%的時間: def add_noise(noise_factor=0.5): chance = random.randint(1,100) threshold_prob = noise_factor * 100. if chance <= threshold_prob:

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    我有一個full_name列在pandas數據框中有個人名稱。例如: Full_Name Saumendra Nayak Pawan Shinde Arun Chopra Neil Anderson 我必須將這些名稱分隔爲第一個,第二個和最後一個名稱。我決定使用HumanName(nameparser)庫。 但是用我目前的方法,我必須使用一個循環來將我列中的每個名字都分解爲它的組件。

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    以下是我的代碼。循環部分非常慢。我不知道是否有一種方法來優化循環部分。 N = 1000000; A = rand(N,3); B = rand(N,3); Dist = sqrt(sum((A - B).^2,2)); R = 2; id = rangesearch(A,A,0.01); result = zeros(N,1); for i = 1:N idx = id{

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    有人請告訴我如何才能將這些代碼從迭代轉換爲矢量化實現以加快Matlab性能?目前我的機器上的i=1:20每i大約需要8秒。 classEachWordCount = zeros(nwords_train, nClasses); for i=1:nClasses % (20 classes) for j=1:nwords_train % (53975 words) class

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    我正在嘗試模擬裝配線。我有一份零件清單和他們在每個車站花費多少時間。我試圖通過流水線每次發送一個零件並記錄每個車站的時間。然而,我有這樣的工作方式是嵌套在for循環中的for循環。必須有更好的方法來做到這一點。 parts <- data.frame(JobNum = sample(c('a','b','c','d'),400,replace=TRUE) ,DS.CT = sample.int(

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    我有清潔一組禁用詞的文本功能: def clean_text(raw_text, stopwords_set): # removing everything which is not a letter letters_only = re.sub("[^a-zA-Z]", " ", raw_text) # lower case + split --> list of w

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    如果我有一個矩陣A,我希望得到的點積與B. import numpy as np a = np.array([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]) b = np.array([[1.0, 1.0], [2.0, 2.0], [3.0, 3.0]]) 的每一行,如果目標是做手工(或循環): c = np.array([np.do