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。
有没有办法在 R 中向量化这些 bootstrappign 循环？
我是 R 新手。我习惯了大量使用循环的 VB，但我知道如果我可以向量化数据，R 会更高效。我不知道是否可以对我在这里构建的内容进行矢量化。 ...
我正在处理不同个体的宽格式时间序列数据。时间点的数量因人而异。现在，问题是我需要每个人的最后一个元素......
我正在尝试提高以下功能的性能 将 numpy 导入为 np 导入时间 r_0 = 0.1 drt_测量 = 9.999999999999991269e+04 3.305791191233514031e-02 9.083278409243831993e+0...
将 numpy 导入为 np 解决方案点计数 = 150 阻抗数据点计数 = 134 阻抗频率 = np.logspace(np.log10(100000), np.log10(0.0199), 阻抗_数据点_计数)
假设我们有一个如下所示的示例数据框： df = pd.DataFrame({'A': [np.nan, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], 'B': [np.nan, 3, 4, 1, 2], 'C'：[10，np.nan，np....
为什么不能在 std::span 上对这个循环进行 clang 向量化，将结果写入 std::array ？
为什么 clang 17.0.1 不会对以下函数中的循环进行矢量化： 无效适应（std::span信号） { F true_val = signal.back(); F y = dot_prod(&信号[...
我正在尝试根据以下方程模拟 y 观测值： 对于 X 的所有可能值以及参数 Beta 和参数 Delta 的向量的随机值。 使用 R 和软件包...
基本上，我有一个向量数组，我想将其“拆分”为多个具有向量值的数组，但我正在努力寻找最佳方法来执行此操作，因为这是为了性能要求...
给定一个带有位置和时间戳的大型（> 100MB）事件数据帧，如何删除 R、MATLAB 或 Python 中所有位置同步发生的事件（即假定的噪声）（使用
我希望显着加快以下涉及大型数组（特别是名为“proj”的数组）操作的代码。 “proj”本身的计算速度很快
将元素从 pandas Series 复制到 python 内置数组的向量化方式
是否有一种矢量化方法将元素从 pandas Series 复制到 python 内置数组？例如： 从数组导入数组 将 pandas 导入为 pd s = pd.Series(范围(0, 10, 2)); s+=0.1 a = 到达...
如何让下面的脚本更加高效？这是我上一篇文章 Python 嵌套循环问题的后续内容 目前处理由 ab... 组成的输入表需要两个小时的时间。
JAX `vjp` 对于带有 `custom_vjp` 的 vmapped 函数失败
下面是一个示例，其中对具有自定义向量雅可比积 (custom_vjp) 的函数进行 vmapped。对于像这样的简单函数，调用 vjp 会失败： @partial(custom_vjp, nondiff_argnums...
让我们假设我想对向量执行此操作： 测试.1 <- runif(10000, min = 0, max = 10000) # Whatever, doesn't mind TEST.2 <- array(0, dim = 10000) # To save the results...
在 R 中，是否可以对依赖于每个元素的位置或索引的数组进行向量化操作？
让我们假设我想对向量执行此操作： 测试.1 <- runif(10000, min = 0, max = 10000) # Whatever, doesn't mind TEST.2 <- array(0, dim = 10000) # To save the result...
我正在努力寻找一种有效的方法来实现这种插值凸包数据处理。 我有一个 2D ndarray，称之为 arr，形状为 (2000000,19)，包含浮点数。 我有一个一维 ndarray，...
a = np.array([[20, 12, 6], [12,24,18], [ 0, 14, 30]]) b = np.array([1,0.5]) c = np.array([b ** i for i in range(0, 3)][::-1]) 数组([[1., 0.25], [1. , 0.5]...
X=[x_1,x_2,...,x_N] 是一个 [S,N] 复矩阵。 例如，S=3，x_1=[1+2j,2+3j,3+4j]'。 D是X的距离矩阵，也就是说D(i,j)是x_i和x_j之间的欧氏距离。 我的代码： ...
我正在尝试对以下“梯度幂”函数进行矢量化，以便它接受多个订单：（参见此处） def grad_pow(f, order, argnum): 对于 jnp.arange(order) 中的 i： f = ...
我的代码是： N = 500； % D_1=个数(N,N);% D_2=ones(N,N);% 为简单起见。 B=零（N，N）； 对于我 = 1:N 对于 j = i+1:N 基础向量=零（N，1）； 基础向量(i) = 1; 基础_...