有沒有辦法擺脫下面的代碼中的循環，並用矢量化操作代替它？ 給定一個數據矩陣，對於每一行，我想找到適合在單獨數組中定義的範圍內（每行）的最小值的索引。 下面是一個例子： import numpy as np
np.random.seed(10)
# Values of interest, for this example a random 6 x 100 matrix
data = np.r
考慮double數字的排序（升序）數組。爲了數值穩定性，數組應該總結起來，就好像從開始到結束迭代它一樣，將總和累加到一些變量中。 如何使用AVX2高效地進行矢量化？ 我已經研究過這種方法Fastest way to do horizontal vector sum with AVX instructions，但它似乎相當棘手的它擴展到一個數組（可能需要一些鴻溝&治之的方法），同時通過確保小的數字相
我試圖實現高斯分佈的矢量化實現，而不使用任何numpy函數。 只是想明確我想在沒有forloop的情況下達到與以下相同的結果。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
x = np.linspace(-1, 1, 100)
y = np.linspace(-1, 1, 100)
for i in r