vectorization

3зной

1ответ

Numpy: Эффективный расчет матрицы A * xj где xj - это строка j в X

Итак, фоном этой «проблемы» является то, что я пытаюсь оптимизировать большой проект python. Я начал приурочивать программу и заметил, что почти 50% времени выполнения тратится на расчет, подобный это

python numpy matrix vectorization 2016-12-21

---

2зной

2ответ

Разбиение номера и присвоение элементам строки в массиве numpy

Как поместить список чисел в массив 2D numpy, где второе измерение массива равно числу цифр наибольшего числа этот список? Я также хочу, чтобы элементы, не принадлежащие исходному числу, были равны ну

numpy vectorization 2016-12-22

---

1зной

2ответ

Как я могу интерполировать вектор на 2-й сетке?

Я создал сетку 2d длиной 100 и у меня есть вектор кортежей, который имеет 2d точек. x1 = np.linspace(-1,1,10) y1 = np.linspace(-1,1,10) grid=[] for i in x1: for j in y1: grid.append((i,j

python vectorization 2016-12-23

---

4зной

4ответ

Как реализовать функцию знака с помощью SSE3?

1) Есть ли способ эффективно реализовать sign function с использованием SSE3 (без SSE4) со следующими характеристиками? Ввод представляет собой поплавковый вектор __m128. выход должен быть также __m12

x86 vectorization x86-64 sse simd 2016-12-24

---

0зной

1ответ

Numpy две матрицы, попарно dot произведение строк

В настоящее время мы работаем над проектом python и должны многократно выставлять в векторе из-за ограничений производительности. Мы получаем следующий расчет: у нас есть два массива numpy формы (20,6

python numpy vectorization dot-product 2016-12-25

---

9зной

3ответ

Найти массив, соответствующий минимальным значениям вдоль оси в другом массиве

У меня есть два трехмерных массива a и b и вы хотите найти 2D-подрамник b с элементами, где a имел минимум вдоль третьей оси, то есть a=n.random.rand(20).reshape((5,2,2)) b=n.arange(20).reshape((5,2,

python arrays numpy vectorization 2016-12-26

---

3зной

3ответ

Заменить значения с NaN или Inf при соблюдении определенных условий

я создал следующую трехмерную матрицу макета: mockup(:,:,1) = ... [100, 100, 100; ... 103, 95, 100; ... 101, 85, 100; ... 96, 90, 102; ... 91, 89, 99; ... 97, 91, 97; ...

matlab multidimensional-array replace vectorization nan 2016-12-27

---

1зной

1ответ

Ускорьте цикл в NumPy

Ищу для ускорения этого цикла в NumPy, но я нахожу никакой очевидной картины не сделать так: for index1 in range(1, len_route): time_diff_matrix[index1, (index1+1):len_route] = \ M[(index

python performance numpy vectorization 2016-12-27

---