vectorization

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矢量化實施大熊貓

的功能。這是我目前的功能： def partnerTransaction(main_df, ptn_code, intent, retail_unique): if intent == 'Frequency': return main_df.query('csp_code == @retail_unique & partner_code == @ptn_code')['tx

python database pandas dataframe vectorization 2017-06-30

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numpy的：使用一維數組作爲一個指數到2D陣列的高效方式

X.shape == (10,4) y.shape == (10) 我想產生M，其中M中的每個條目被定義爲M[r,c] == X[r, y[r]];即使用y來索引X的相應列。 我該如何有效地做到這一點（無循環）？ M可以有一個列，但最終我需要廣播它，以便它具有與X相同的形狀。 c從X（0）的第一列開始，到最後一列（9）。

numpy vectorization 2017-06-30

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如何在numpy中矢量化此計算

如果a和b是適當大小的numpy數組，則如何矢量化以下計算？ total = a[0] for ix in range(1, len(a)): total = total*b[ix-1] + a[ix]

numpy vectorization 2017-07-06

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矢量化，需要以補充二進制數組

我有尺寸m -by- n零和一組成的矩陣A的一些元素代碼和尺寸m×1的矩陣J報告來自[1,...,n]一些整數。 我想要構造尺寸的矩陣Bm -by- n使得對於i = 1,...,m B(i,j) = A(i,j)爲j=1,...,n-1 B(i,n) = abs(A(i,n)-1) 如果sum(B(i,:))是奇數然後B(i,J(i)) = abs(B(i,J(i))-1) 此代碼做什麼，我想：

arrays matlab performance matrix vectorization 2017-07-06

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通過應用函數有條件地填充pandas groupby對象中的元素的有效方法

當試圖將函數應用於從具有大約150,000行的數據框派生的groupby對象時，我遇到了性能問題。 爲了簡單起見，讓我們在虛設數據幀工作a arrays = [['bar', 'bar','bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'], ['one', 'one','two', 'one', 'two', 'one',

python performance pandas numpy vectorization 2017-07-06

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在pandas Dataframe的列上運行函數的有效方法？

我想在熊貓數據框的列上運行一個函數。 語料庫是pd.Dataframe import pandas as pd import numpy as np from scipy.spatial.distance import cosine corpus = pd.DataFrame([[3,1,1,1,1,60],[2,2,0,2,0,20], [0,2,1,1,0,0], [0,0,2,1,0

python pandas numpy dataframe vectorization 2017-07-07

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如何在R中矢量化函數的參數？

我在R中有一個列表，我試圖從字符數組中重命名列表成員。例如： mylist <- list(c('a','b','c'),c('d','e'),'f') headers <- c('heading1','heading2','heading3') 而且我可以重命名列表中的成員如下： names(mylist) <- c(headers[1], headers[2],

r function loops vectorization args 2017-07-08

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如何向同一個矩陣/數組的不同索引上的嵌套循環操作進行矢量化？

我一直在向量化Matlab中的for循環，因爲它瓶頸了整個程序，但我不知道如何在循環內的單個矩陣的不同行或列上迭代時如何做到這一點。下面的代碼： // X is an n*k matrix, W is n*n // W(i,j) stores the norm of the vector resulting from subtracting // the j-th line of X from

matlab matrix vectorization 2017-07-13

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Vectorised between：datatable R

我很難理解data.table包文檔V1.10.4中的「Vectorised between」示例嗎？ X = data.table(a=1:5, b=6:10, c=c(5:1)) > X a b c 1: 1 6 5 2: 2 7 4 3: 3 8 3 4: 4 9 2 5: 5 10 1 # NEW feature in v1.9.8, vectorised bet

r data.table vectorization between 2017-07-14

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快速的方式來圓陣值根據病情

我有一個這樣的數組： a = np.array([ [0.02, 1.01, 4.01, 3.00, 5.12], [2.11, 1.50, 3.98, 0.52, 5.01]]) 和「條件」陣： c = np.array([0, 1, 4, 5]) 我要舍a[i][j]=c[k]如果c[k] - const < a[i][j] < c[k] + const，否則a[i

python performance numpy vectorization 2017-07-14

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