矢量化是指一种编程范例，其中函数一次性在整个数组上运行。这在函数调用，存储器访问，并行化和代码表达方面提供了好处。某些编程语言（如MATLAB）经过优化，可在向量化时提供最佳性能。
def Replace_inf(df): all_columns = 列表(df.columns) no_infs = ['some_col', 'some_col'] inf_cols = [c 表示 all_columns 中的 c，如果 c 不在 no_infs 中] 替换 = [np.nan, np.inf, -np.inf...
如果有nquad的代码，如何更改qmc_quad下积分的函数
有一段代码使用quad模块计算积分。我想为 qmc_quad 重做它。但需要函数的向量指定。我不太明白该怎么做...
python：矢量化 Def 仅适用于第一个条件。后续循环不受影响
我有一个矢量化的定义： def Selection_update_weights(df): # 定义“Win”的选择 Selections_win = ["W & O 2.5 (均未经测试)", "Win (未经测试) &a...
我一直在努力编写一个函数来分割两个 numpy 数组 (a1,a2) 中的间隔，其中包含完整范围 0, 6000 的间隔。 a1 和 a2 的间隔不能以任何方式重叠，如果 a
我正在尝试手动向量化两个向量的点积的计算。请注意，我这样做是为了练习，并且我知道使用 BLAS 库会更合适。
使用“numpy”和“functools”的向量化部分函数出现无法解释的行为
我正在尝试向量化一个部分函数，它接受两个参数，两个参数都是列表，然后对列表中的成对元素执行某些操作（使用zip）。然而，我发现了一些意想不到的东西......
std::replace 实现可以对传递的数组进行冗余写入吗？
std::replace 实现可以使用矢量化进行优化（通过专门化库实现或编译器）。 矢量化实现将比较并替换几个元素...
我有测试加速度计数据，需要使用Matlab求速度和位置。不过，我需要速度和位置的实际数据点，而不仅仅是当前下的累积面积...
如何向量化 scipy.integrate.quad 来计算矩阵的元素积分
我想对一个矩阵进行积分，使得输出矩阵的每个元素都是被积函数矩阵的相应元素的积分。代码片段如下： 将 numpy 导入为 np 来自 scipy。
我想根据函数输入的形状使用 torch.zeros 创建一个张量。然后我想用 torch.vmap 对函数进行矢量化。 像这样的东西： poly_batched = torch.tensor([[...
如何对双零索引数组进行操作？ IE。 子脚本‘VBA代码行 Dim s(), r() ‘VBA 代码行 s=[{1,2;3,4;5,6}] ‘VBA 代码行 r=sum(application.index(s,0,0), [{7,7;...
如何在 Polars 中用矢量化解决方案替换“map_groups”？
我有一个函数 vol_buckets()，它有一个内部函数 _vol_buckets_engine()。我想找到一种更好的方法来执行相同的逻辑。 该函数使用的数据在
我有两个大小相等的矩阵A和B，它们实际上是独立列向量的集合。我需要对 A w 中的每一列执行“矩阵乘法”（* 或 mtimes）...
假设我们有一个大小为 M x N 的 numpy 数组 A，我们将其解释为维度为 N 的 M 个向量。对于三个向量 a、b、c，我们要计算它们形成的角度的余弦： cos(角度(a,b,c)) = np....
我正在尝试从中等大小（18k 行）的 pandas 数据框中删除非字典单词，但我的方法非常慢。基本上，我尝试过进行列表理解并将其应用于
我想在 ARM NEON 和 SSE 上对以下循环进行矢量化： 对于 (int i = 0; i < n; ++i) { b[i][0] = 0.0; for (int j = 1; j < n; ++j) { b[i][j] = b[i][j - 1] + a[i][j]; } } This
我有一个 python pandas 数据框，其中包含多个事件开始和结束的日期时间值。我想建立一个特定日期时间（精确到最近的分钟）之间的所有时间的计数...
想象我有这些数据： 开始 结尾 价值 0 5 100 2 4 200 1 2 600 start 和 end 表示该值所在的范围。我需要根据范围对所有值求和。 这个想法是这样的： 100...
给定以下代码，您将如何使用矢量化删除第二个循环。 从 numba 导入计划 将 numpy 导入为 np 开始位置 = 2 回顾=3 相对权重 = 1.0
我想对 cnt 值向量上的 numpy.arange(0, cnt_i) 之类的调用进行向量化，并将结果连接起来，如下代码片段所示： 导入numpy 碳纳米管 = [1,2,3] numpy.concatenate([numpy.arange(cnt) ...