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。
我想编写矢量版本的代码，使用 NumPy（或 Pandas）计算 Arnaud Legoux 移动平均线。你能帮我解决这个问题吗？谢谢。 非矢量版本看起来像
是否有一种矢量化方法来迭代输入 x 字典的固定 n 而不是 n 的整个范围？
给定一个固定大小的 n 和输入键值对的 x 字典，目标是遍历 1...n（第一个索引），如果索引作为 x 的键存在，则从 x 中获取值，否则插入值 -1...
我有一个数据表，其中包含每个国家/地区的人数统计字段，格式为“XYZ：#”，其中 XYZ 是国家/地区代码，# 是计数。 这是数据表中 4 行的示例...
我有一个大小为 256x507 的矩形输入图像，我希望将其映射到 1920x1080 图像，但以扇形形式。 输入的 y 与输出图像中的距离成正比 输入的 x 是成比例的...
考虑。 李<- list(c(1,1,1), c(2,1,1), c(5,1,0)) ## [[1]] ## [1] 1 1 1 <-- 0 modulo 3 ## ## [[2]] ## [1] 2 1 1 ## ## [[3]] ## [1] 5 1 0 <--- 0 modulo 3 I...
我想使用矢量化在 pandas 数据框中创建一个列，该列从列中的每一行中检索字符串的第二/最后部分，在“_”上拆分。我试过这段代码： df = pd.Dat...
我想将这个简单的函数快速应用于 numpy 数组： 定义 f (x): 返回最大值（0,1-绝对值（x）） 为了清楚起见，这里是情节： 将 numpy 导入为 np 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt x = np.
出于某种原因，按列寻址顺序的代码被向量化了。但是看了编译器的解释，不清楚到底是什么被向量化了。 列顺序示例...
考虑以下数据框 坐标 1 0 0 0 2 1 0 0 3 0 1 0 4 1 1 0 5 0 0 1 6 1 0 1 7 0 1 1 8 1 1 1 ------ x 4 2 1 <--- vector to multiply by I would like to multiply each
seq 只能在 by 参数中使用单个值。有没有办法矢量化，即使用多个间隔？ 是这样的： 序列 (1, 10, 通过 = c(1, 2)) 会返回 c(1, 2, 4, 5, 7, 8, ...
更新第二个数据框中的某些行时，在一个数据框中循环和重复名称的最快方法是什么？感谢您的帮助。我在这上面花了很多天，现在……
我正在用 RISC-V 内在函数编写矢量代码，但这个问题可能通常适用于矢量化。 我需要乘以并累加很多 uint8 值。为此，我想填写
我正在用 RISC-V 内在函数编写矢量代码，但这个问题可能通常适用于矢量化。 我需要乘以并累加很多 uint8 值。为此，我想填写
SIMD 将指针解除引用向量化为 bool 数组，AND/NAND 结果
我正在尝试优化以下简单算法，针对 x86-64 和 arm64 中的 SIMD 指令。给定一个比特向量 T，以及两个与 T 大小相同的向量 Aidx 和 Bidx，
我有一个数据框数据。我有一个列数据 ['T'] 和一个列数据 ['p']。 使用名为 TPFLSHdll 的函数时出现以下错误 类型错误：无法将系列转换为 我有一个数据框data。我有一个专栏data['T']和一个专栏data['p']。 使用名为TPFLSHdll的函数时，出现以下错误 TypeError: cannot convert the series to <class 'float'> 代码如下： import os from ctREFPROP.ctREFPROP import REFPROPFunctionLibrary # connetto Python alle librerie REFPROP (prende in automatico la cartella) RP = REFPROPFunctionLibrary(os.environ['RPPREFIX']) RP.SETPATHdll(os.environ['RPPREFIX']) RP.SETUPdll(1, 'WATER.FLD', "HMX.BNC","DEF") D, Dl, Dv, x, y, q, e, h, s, Cv, Cp, w, ierr, herr = RP.TPFLSHdll(data['T'], data['P'], [1]) 我以前遇到过类似的麻烦，解决方法如下： import os from ctREFPROP.ctREFPROP import REFPROPFunctionLibrary # connetto Python alle librerie REFPROP (prende in automatico la cartella) RP = REFPROPFunctionLibrary(os.environ['RPPREFIX']) RP.SETPATHdll(os.environ['RPPREFIX']) RP.SETUPdll(1, 'WATER.FLD', "HMX.BNC","DEF") D, Dl, Dv, x, y, q, e, h, s, Cv, Cp, w, ierr, herr = RP.TPFLSHdll(data['T'].values, data['P'].values, [1]) 这个添加.values的解决方案不起作用，我得到以下TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars 有什么避免 FOR 循环的建议吗？
没有for循环但考虑多条件的矢量化（pandas dataframe）的问题解决
我有一个如下的数据框： id_ = ['A','A','A','A','B','B','B'] 工作周期 = [0,5,100,140,0,5,20] 日期 = ['2022-01-01','2022-01-02','2022-02-04','2022-03-10','2022-01-01','2022-01-02' ,'2022-02-0...
考虑两个列表（Python / Pandas）如何在没有 for 循环的情况下获取满足条件的元素
我有如下两个列表： A = [50,100,140] B = [10,30,40,90,95,125] 考虑到与列表 B 相关的条件，我想从列表 A 中获取元素。 我只想考虑有限的价值...
假设我有一个像这样的 NumPy 数组： [[100。 100. 100. 100. 100.] [100。 0. 0. 0. 100.] [100。 0. 0. 0. 100.] [100。 0. 0. 0. 100.] [100。 100. 100. 100. 100.]] 我想拿
如何优化 for-loop 代码以从给定的球体坐标绘制体素表示的球体？
randPoints 是一个包含 10,000 组 (x,y,z) 坐标的列表 xx, yy, zz 是 meshgrid 的乘积，形状为 (201,201,201) 对于范围内的 j（len（randPoints））： #准备坐标x,y,z ...
我正在将预定义模式应用于一系列事件以模拟检测器的死区时间。 我试图想出一种矢量化方法来应用该模式（例如卷积），但未能找到