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。
我有一个 (n, m) 矩阵 M，由 n 个长度为 m 的向量组成。 我想计算一个维度为 (n, n) 的矩阵 K，其中位置 (i, j) 是
我有一个采用这种形式的函数： def signal_prototype(t, A, f, p): 返回 A*np.sin(2*np.pi*f*t+p) 我想对其进行向量化，以便我可以按如下方式使用该函数。 信号_A =
如何使用numpy根据“key”列的值映射数据框中的多个列？
运行此代码： 将 pandas 导入为 pd 将 numpy 导入为 np # 创建一个示例数据帧 数据 = { '键'：['键1'，'键2'，'键3'，'键1'，'键2']， 'colA': ['value1A', 'value2A', 'value3A', 'v...
问题 我试图避免 NumPy 中的 for 循环（这非常混乱并且显然会限制性能）。我的挑战是每一行的操作都依赖于其他行。那是： 我有一个（v...
我必须在第一维上对 3-D 数组 V(e,b,d) 进行最大化，获得我称之为 e_opt 的东西，它将是一个 b*d 矩阵，即 e_opt(b,d) = argmax_e {V(e,b,d)} 非标准
我有以下代码，其中我得到一维中的 N 个最近邻居： 将 numpy 导入为 np def find_nnearest(arr, val, N): idxs = [] 对于 val 中的 v： idx = np.abs(arr - v).argsort()[:...
我有一段代码可以正确工作（给出预期的答案），但效率低下且不必要地复杂。它使用我想简化并提高效率的循环，可能你...
将 pandas 导入为 pd 列 = ['S1'、'S2'、'S3'、'S4'、'S5'] df = pd.DataFrame({'患者':['p1', 'p2', 'p3', 'p4', 'p5', 'p6', 'p7', 'p8', 'p8', 'p10 '], 'S1':[0.7, 0.3, 0.5, 0....
如果我有一个 2d numpy （整数，d 也是整数）数组，例如 [[0 1 2 天] [3 4 d 5] [6 d 7 8]] 如何将每行上 d （包括）之后的所有元素（按行）归零？ 我使用了 for 循环...
如果我有一个 2d numpy 数组（数据不一定是连续的，但例如） [[0。 1.2.3.] [4. 5.6.7.] [8. 9. 10. 11.]] 如何计算 0^1^2^3^4^5^6^7^8^9^10？ 我想我可以...
我有这个示例数组： 在[38]中：arr 输出[38]: 数组([ 0, 44, 121, 154, 191]) 上面只是一个示例，而我的实际数组大小相当巨大。 那么，计算
下面我有两个版本的代码来获得相同的输出 - 我正在运行可能的数字组合列表，查找哪些过滤器将使每个组合为真，然后找到o...
我正在使用两个不同的数据框：AlphaDF 和 BetaDF，每个数据框都包含唯一的列。我的目标是将 AlphaDF 与 BetaDF 中的数据合并，保留 AlphaDF 中的每一行并添加对应的...
向量化运算往往可以将逻辑应用于向量的每个元素。 但是，假设我有一个向量，即 > 1:10 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 我想要一个...
使用向量（而不是 for 循环）在多个值上与 python 的四元函数集成并改变边界
我有一个问题，原则上可以用以下示例来说明： a、b 和 c 是常数。 f(x) 生成我的被积函数。 def f(x,a,b,c): 返回 (ax**2+bx+c) 我想计算 t...
我正在尝试创建一个供房间使用的热图数据框。 ID 房间 天 开始 结束 1 A室 周一 09:00:00 11:00:00 2 A室 星期二 09:00:00 10:00:00 3 A室 周一 10:00:00 14:30:00 4 B室 星期三 09:00：...
返回与传递的参数大小不同的数组的正确 numba 装饰器是什么？
我想使用 numba 来向量化一个函数来计算唯一值的出现次数。 该函数接收任意长度的 numpy 数组，并返回长度为 257 的 numpy 数组。 但我不同意...
np.vectorize 和relativedelta 返回“relativedelta 仅比较日期时间/日期”
我有一个 pandas 数据框，其中有两个代表日期的 datetime64[ns] 列（“d1”和“d2”）。我想创建第三列，计算这两列之间的差异
我本质上是在寻找一种完全矢量化的方法来获取张量 B: [1, 2, 3, 9] 和张量 A: [1,2,3,3,2,1,4,5,9 ]，对于张量 B 中的每个值，找到其在张量 A 中的索引位置，因此
在下面的代码中，我创建了一个 DataFrame df，其中包含包含值和时间戳的示例数据。此外，我添加了一个新列“value_timespan”并用 -1 对其进行初始化。然后，我迭代