向量化Python中的函数
向量化是指将传统的逐元素操作转化为对整个数组或矩阵进行操作的过程。在Python中，向量化可以通过使用NumPy库来实现。
在传统的Python编程中，我们通常需要使用循环来对数组或矩阵中的每个元素进行操作。然而，使用循环进行逐元素操作效率较低，特别是当数组或矩阵较大时。而向量化操作可以利用底层的优化机制，将循环操作转化为对整个数组或矩阵进行操作，从而提高运算效率。
向量化操作可以应用于各种数学运算、统计计算、数据处理等场景。例如，对数组中的每个元素进行平方、求和、取对数等操作，或者对矩阵进行矩阵乘法、矩阵转置等操作，都可以通过向量化来实现。
在Python中，NumPy是一个强大的数值计算库，提供了丰富的向量化函数和操作。通过使用NumPy，我们可以方便地对数组或矩阵进行向量化操作。以下是一些常用的NumPy向量化函数：
- np.square(arr)：对数组arr中的每个元素进行平方操作。
- np.sum(arr)：对数组arr中的所有元素进行求和操作。
- np.log(arr)：对数组arr中的每个元素取对数。
- np.dot(arr1, arr2)：计算矩阵arr1和arr2的矩阵乘法。
除了NumPy，还有其他一些库也提供了向量化操作的功能，如Pandas、TensorFlow等。
腾讯云提供了云计算相关的产品和服务，其中与向量化操作相关的产品包括云服务器、云函数、弹性MapReduce等。这些产品可以提供高性能的计算资源和分布式计算能力，以支持向量化操作的需求。
更多关于腾讯云的产品和服务信息，您可以访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
相关·内容
我使用python3.8.5和四舍五入的小数，而不是浮动，它的行为很奇怪。
Python通常正确地环绕所有decimal.Decimals，其中.50被舍入。
然而，只有十进制(1120.50)是四舍五入。我代码中的错误可能是什么。
重造
import decimal
round(decimal.Decimal(1119.50))
# OK: Expected output 1120, actual output 1120
round(decimal.Decimal(1120.50))
# Wrong: Expected output 1121, actual output 1120
r
浏览 3提问于2021-03-17得票数 2
回答已采纳
2回答
我认为有很多关于使用哪一种的帖子:r或Python。但是，我很好奇它们的体系结构差异如何产生速度性能的差异，而不是使用哪种。
这个博客帖子在R和python之间执行了一个小测试，以表明(优化的) python代码比R代码快2倍。*我在这个职位中读到，R倾向于将所有东西放入内存中，这就是为什么大型数据集上的计算通常比较慢的原因。
但是，是什么使python的低级别内存管理与R有很大的不同，从而帮助它产生这些基准呢？
*虽然在这个测试中python比R快2倍，但我并不是说python通常比R快2倍。
浏览 0提问于2015-03-22得票数 4
1回答
我正在考虑从MATLAB切换到Python。我的MATLAB代码的核心反复调用几千个数字数组上的erf，如下所示：
r=rand(1,1e5)
erf(r)
这是我在Python中的实现：
import numpy as np
import scipy.special as sps
r=np.random.rand(1e5)
sps.erf(r)
Python版本花费的时间大约是原来的三倍。如果我使用Cython来编译这个程序的核心，我会看到一个主要的加速吗？我没有多少Python经验，也没有C经验，所以我想在尝试找出Cython之前，先检查一下这里。
浏览 4提问于2015-03-20得票数 2
回答已采纳
1回答
我想更好地了解外部是如何工作的，以及如何向量化函数。下面是我正在尝试做的一个最小的例子:我有一组数字2,3,4。对于(a,b)的每个组合，创建一个对角线上的a a b b b对角矩阵，然后用它做一些事情，例如计算它的行列式(这只是为了演示目的)。计算结果应写在一个3x3的矩阵中，每个组合一个字段。
下面的代码不起作用-显然，outer (或my.func)不理解我不希望应用整个lambdas向量-您可以看到，当您取消注释包含的print命令时，情况就是这样。
lambdas <- c(1:2)
my.func <- function(lambda1,lambda2){
# prin
浏览 5提问于2014-01-30得票数 2
1回答
我一直在将一些代码从matlab移植到python。
部分代码查找矢量化函数的根，这是调用成本很高的函数。
在matlab中，这可以使用选项有效地实现。通过使用此选项，求解器知道返回向量的第n个元素仅依赖于参数向量的第n个元素。
options = optimset('Algorithm','trust-region-reflective','JacobPattern',speye(lengthOfArgument));
roots = fsolve(@VectorisedFunction, initialGuesses, opt
浏览 0提问于2014-06-19得票数 2
2回答
当我试图将函数定义为cdef时，我试图将我的一些Python代码转换为Cython，并遇到一些问题。
大多数问题归结为掩蔽不像Python那样工作。我想知道这是否是cdef的一个限制(如果我把它保留为def)，还是有什么我可以做的。
例如，这种方法
cdef func(double[:,:,:,:] arg1):
mask = arg1 > 0
...
编译错误已经失败：
Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------ ...
fun
浏览 1提问于2017-07-07得票数 2
回答已采纳
例如，在Julia语言中，函数可以很容易地向量化如下所示
function circumference_of_circle(r)
return 2*π * r
end
a = collect([i for i=1:200])
circumference_of_circle.(a) # easy vactorization using just (.)
虽然我非常喜欢朱莉娅，但它并不像Python那样成熟。
Python函数中是否有类似的矢量化技术？
浏览 11提问于2022-04-19得票数 0
引言
我有一对函数叫做数值(x，y，z)和解析函数(x，y，z)，其中数值(x，y，z)是解析(x，y，z)的近似。我想做一些等高线图，看看这些函数在x平面上是怎样的，所以对于下面的函数，我已经设置了z=0。然后，我尝试定义网格上的函数；
def numerical_plane(x,y):
return numerical(x, y, 0)
def analytic_plane(x,y):
R = np.sqrt(x**2+y**2)
return -G*M/(np.sqrt(R**2 + (a+np.sqrt(b**2))**2))
x = np.linspace
浏览 0提问于2018-07-13得票数 0
回答已采纳
2回答
请运行以下可复制代码：
require(compiler)
a <- 1:80
n <- 1:140
fn <- cmpfun(function(a, n)
{
K <- ceiling(runif(n, min = 1, max = 80))
p <- length(K[K >= min(80, a + 5)]) / n
return(p)
})
可以肯定的是，fn()函数返回的数字小于1，因为它应该从K返回大于a + 5的随机数的频率；这可以用fn()中的随机整数输入来验证。
for(i in seq(8, 80, 8))
{
for
浏览 1提问于2014-01-14得票数 0
回答已采纳
1回答
这与我之前的问题()有关，但我似乎在这个问题上做得不太好。这是另一次尝试。
我正在使用R.中拥抱空间中的转换器模型，除了需要多个字符串作为输入的模型之外，所有模型都工作得很好。在python中，语法是"a"，"b“。什么是R中的等价物？对我来说，快速的研究产生了向量/列表，但这些似乎不起作用。
这就是我试图复制的python中的输入：
text=["a photo of a cat", "a photo of a dog"], images=image
这是R码
library(reticulate)
library(here)
libr
浏览 7提问于2022-10-30得票数 0
2回答
我想绘制Haar函数，其定义如下：
h_1_0 = function(t){
if ((t >= 0) & (t <= 1/2)){return(1)}
else if ((t >= 1/2) & (t <= 1)){return(-1)}
else{return(0)}
}
那么第k个Haar函数是：
h = function(t,n,k){return(2^((n-1)/2) * h_1_0((2^(n-1)) * t - k))}
例如，我想绘制函数，它必须是h(t,1,1)：
1, if 1<=t<=3/2
浏览 0提问于2012-05-05得票数 4
4回答
我是用Python工作的，但来自R背景--如果我想要获取字符串x = ['1', '2', '3']数组并获得相应的整数数组[1, 2, 3]，那么自然要做的事情是运行类似int(x)的东西。当然，这个语法不起作用，因为我使用Python，而且函数不会自动向量化。似乎我可以使用NumPy来创建一个矢量化的函数版本，但这感觉就像用非常重的R口音说Python。
遍历向量工作的内容
x2 = []
for y in x:
x2.append(int(y))
但是看起来一点也不优雅--这是一个三行结构，我可以在R中用六个字符来完成，当然，有一种
浏览 4提问于2016-01-06得票数 5
回答已采纳
我对python完全陌生。我正在尝试做一件非常简单的事情，评估一个非平凡的函数，它将浮点数作为2D网格上的输入。下面的代码完全符合我的要求，但是由于使用了double for循环，所以速度很慢。
import numpy as np
from galpy.potential import RazorThinExponentialDiskPotential
R = np.logspace(0., 2., 10)
z=R
#initialize with default values for this example
potfunc=RazorThinExponentialDiskPoten
浏览 1提问于2016-02-29得票数 0
1回答
我知道一些其他问题()已经涵盖了这一点，但我看不出他们的解决方案如何适用于我的情况。
这是我的项目结构(尽可能最小化)：
classify-updater/
├── main.py
└── updater
├── __init__.py
└── updater.py
classify
└── main.py
在classify-updater/main.py中
import sys
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from updater.updater import Updater
de
浏览 18提问于2017-07-28得票数 0
回答已采纳
1回答
。
我一直在使用来处理图像，但如果可能的话，我希望我的工作流程完全使用Python。
直到现在，我发现了我需要使用OpenCV的所有东西，除了一件事: ImageJ有相当数量的，但我在Python中看不到(据我所知)。
根据文档(和)，OpenCV中有几种阈值处理方法。特别是对于我的图片，我需要。
在前面的一个问题中，有人提到
您知道比上面列出的OpenCV或一般Python的方法更多的阈值化方法吗？
如果不是，您将如何在Python中实现“intermodes”方法？只需将原始(MATLAB)代码移植到python？
欢迎任何建议。谢谢
。
浏览 10提问于2021-09-01得票数 1
1回答
R中的积分函数
、、、、
我在R中定义了以下函数
(其中a是给定的常量，并且
是一个已知的函数)，但当我试图计算它的值时，我得到了一些非常奇怪的数字。
我应该指出的是，为了计算f(s)的值，我实际上已经事先解析地解决了积分，因此在现实中，我在R中的用户定义函数不需要计算该积分。我想通过将我的值与我用数值求解积分得到的值进行比较，看看我的R代码中是否有错误(因为我非常确定我正确地解决了积分)。我已经阅读了integrate的文档，但是它似乎没有做我需要的事情:我是正确的吗？有谁能告诉我正确的方向吗？
浏览 0提问于2014-10-12得票数 2
回答已采纳
1回答
我在spark数据帧中有非常大的数据集，它们分布在节点上。我可以使用spark库pyspark.sql.functions进行简单的统计，如mean、stdev、skewness、kurtosis等。 如果我想使用像Jarque-Bera (JB)或Shapiro Wilk(SW)等高级统计测试，我会使用像scipy这样的python库，因为标准的apache pyspark库没有它们。但为了做到这一点，我必须将spark数据帧转换为pandas，这意味着将数据强制到主节点中，如下所示： import scipy.stats as stats
pandas_df=spark_df.toPan
浏览 30提问于2020-09-13得票数 0
我试图使用每一行作为参数函数在Pandas Dataframe上迭代。我试过这个：
def vectorize_df(df, hg):
print(hg + str(df['tweets_id']) + df['tokenized_text'])
df = pd.DataFrame.from_records(belongs_node, columns=['tweets_id','tokenized_text'])
vfunct = numpy.vectorize(vectorize_df)
vfunct(df, "
浏览 4提问于2021-11-01得票数 0
回答已采纳
问题所在
我正在使用一些相当大的数组(来自数以千万计的浮点数和向上的数组)实现和改进一个优化算法，并主要使用C中的Intel (不是C++，至少到目前为止)来压缩所有可能的性能。现在我遇到了一个愚蠢的问题，我有一个参数，它为一组(数千万)系数的子集设置极大值和最小值。实际上，使用MKL函数应用这些极大值和极小值是很容易的--我可以为每个元素创建大小相等的向量，并使用V和V来应用它们。但是我也需要在我的错误度量中说明这个剪辑，它要求我计算超出这些约束的元素的数量。
但是，我找不到一个MKL函数，它允许我计算满足某种条件的元素的数量、创建逻辑数组的方式，例如在Python或MATLAB中使用Num
浏览 6提问于2020-07-11得票数 0
回答已采纳
1回答
为初学者将NLP模型部署到AWS
、、、、
我的任务是优化网站上的搜索。搜索应该是图片和文本文本查询。我已经开发、训练、测试和选择了一个机器学习模型，该模型将图像和文本转换为一个特征向量(Python，基于OpenAI剪辑)。这个特征向量将被转换为弹性搜索。弹性搜索将由另一位专家进行配置。
该模型将首先用于确定所有现有图像和文本的特征向量，然后在添加新内容或更改现有内容时使用。
有很多现有的内容(大约数以千万计的图片和文本在一起)。每天大约有100到500条内容被添加和修改.
我对AWS没有做太多的工作，但是在这种情况下，模型需要以某种方式部署到AWS中。当然，我有模型和整个项目在本地，我可以编写一个API应用程序，并制作一个Docke
浏览 5提问于2022-11-14得票数 0
我目前正在网上学习数据科学的基础知识。在关于使用Python的多元线性回归的一个会话中，导师执行了下面的步骤，将一个数组添加到特性矩阵中；我不明白为什么要添加它。从在线论坛中可以看到，它被添加，所以模型(方程)有一个恒定的偏移量。但是为什么1而不是任何其他值。自变量数(3)对此值有影响吗？
X ->特征矩阵；数据集中行数: 50；
X = np.append(arr = np.ones([50,1]).astype(int), values = X,axis=1)
浏览 1提问于2018-04-07得票数 0
回答已采纳
3回答
我有一个dataframe df，它的索引是[x[0], ..., x[N]]，列是[y[0], ..., y[M]]，它的数据是z[i,j]的2D数组。
我有一个由3个浮动变量组成的python函数def f(x, y, z)，我想用numpy和/或熊猫最快的方式计算f(x[i], y[j], z[i,j])的2d数组，但我不知道该怎么做。
我看到了df.transform方法，但它似乎不允许依赖于df的索引和列的lambdas -或者至少我不知道如何提供这样的lambda。
关于df和f的详细信息：
我的df是怎么得到的？在45分钟的计算过程中，我在N= 5000和M= 5000的网格
浏览 7提问于2022-11-28得票数 1
回答已采纳
1回答
通常，函数的求和在python中是这样的。
fsum = 0
for k in range(1, N+1):
fsum += f(k)
其中f是一些函数。
使用numpy的全部意义在于。在这种情况下，对于非常大的N，循环将是缓慢的。如何使用numpy来使用函数f (可能需要多个参数)来填充numpy array？
浏览 2提问于2015-01-31得票数 0
回答已采纳
如果这个错误的解决方案是微不足道的，我很抱歉，但是我已经做了大量的准备工作，没有任何运气。互联网上的每个答案都说，当您尝试使用数组作为标量时，会出现此错误，但我不明白如何在这里应用这些信息。以下是代码：
import numpy as np
from math import e, sin
from scipy import misc
import matplotlib.pyplot as plt
def f(x):
return x-e**-x
a = 0
b = 1
pas = 0.1
x = np.arange(a, b+pas, pas)
plt.plot(x, f(x),
浏览 3提问于2021-03-15得票数 1
回答已采纳
1回答
我在numpy中有一个我认为很简单的任务，但我遇到了麻烦。
我有一个函数，它接受数组中的一个索引，并返回属于该索引的值。我想高效地将这些值写入一个numpy数组。
我已经找到了numpy.fromfunction，但它的行为并不像建议的那样。它似乎“向量化”了函数，这意味着它传递的不是实际的索引，而是一个索引的numpy数组：
def vsin(i):
return float(round(A * math.sin((2 * pi * wf) * i)))
numpy.fromfunction(vsin, (len,), dtype=numpy.int16)
# TypeError:
浏览 0提问于2015-05-30得票数 0
当我尝试使用curve_fit进行指数拟合时，scipy返回错误。我做错了什么吗？从np.exp(-b * t)中删除负号可以让curve_fit正常工作，但它返回的值却大相径庭。
#!/usr/bin/python
import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.optimi
浏览 4提问于2012-11-14得票数 3
回答已采纳
我正在试用电筒量化模块。在进行静态训练量化时，我遵循文档中详细说明的下一个步骤：
加入operationsSpecify和DeQuantStub模块的添加QuantStub和DeQuantStub模块熔断器datasettorch.quantization.convert()量化模型通过对校准datasettorch.quantization.convert()的推理运行模型
然而，当校准模型后，准备它的程序中断。
该错误出现在最后一个完全连接的层。在图中引入的观察者似乎试图创建一个负维直方图。
以下是错误：
x = self.fc(x)
File "/home/juan/
浏览 3提问于2020-03-06得票数 0
回答已采纳
2回答
在Python中，通常建议将代码向量化以加快计算速度。例如，如果您想要计算两个向量的内积，比如a和b，通常
代码A
c = np.dot(a, b)
比
代码B
c = 0
for i in range(len(a)):
c += a[i] * b[i]
但在朱莉娅看来，有时向量化并没有多大帮助。我认为'*和dot是矢量化版本，显式for循环是非向量化版本，并得到了以下结果。
using Random
using LinearAlgebra
len = 1000000
rng1 = MersenneTwister(1234)
a = rand(rng1, len)
rng2
浏览 3提问于2020-12-27得票数 6
回答已采纳
我发现允许将期望单个数字作为输入的“普通”函数转换为函数，该函数还可以将输入列表转换为将函数映射到每个输入的列表。例如，以下测试通过：
import numpy as np
import pytest
@np.vectorize
def f(x):
if x == 0:
return 1
else:
return 2
def test_1():
assert list(f([0, 1, 2])) == [1, 2, 2]
def test_2():
assert f(0) == 1
if __name__ ==
浏览 0提问于2018-02-26得票数 19
我正在按照指南对我的模型执行量化不幸的是，我的模型包含一个无法量化的层(重标度层)。为了说明这一点，我使用quantize_annotate_layer只标记其他层进行量化。我通过调用这个代码来做到这一点：
def apply_quantization_to_non_rescaling(layer):
if not isinstance(layer, tf.keras.layers.Rescaling):
print('=> NOT Rescaling')
return tfmot.quantization.keras.quanti
浏览 10提问于2022-04-20得票数 2
3回答
png24到png8转换
、、、
我想把输入的24位PNG图像转换成8位，我试过使用Imagemagick和Python，两者都不起作用。
例如：
在Imagemagick，我尝试将控制台命令转换为这样：
convert -depth 8 png24image.png png8image.png
下面是我尝试用python的方式：
import Image
def convert_8bit(src, dest):
"""
convert_8bit: String, String -> void.
Converts the input image file into 8bit
浏览 1提问于2010-07-07得票数 2
回答已采纳
我已经安装了一个Python包，它可以显示搜索词中的Google地理信息。我无法将该函数应用于数据中的所有行。我可以确认它只适用于一个结果：
但是，我如何在第7列的每一行中应用这一点呢？
我知道我需要一个for循环：
但是，如何将函数从包应用到每一行？
非常感谢
浏览 0提问于2018-03-05得票数 0
回答已采纳
1回答
我是Python和Tensorflow的新手。我已经创建了一个使用Pandas和现有CSV文件进行简单分类的示例。但是为了规范CSV中的列，我得到了下面的错误。
调试IDE:木星笔记本
import pandas as pd
patients = pd.read_csv("../npushpakaran/TENSORFLOW/Tensorflow-Bootcamp-master/02-TensorFlow-Basics/pima-indians-diabetes.csv")
patients.columns
Index(['Number_pregnant', &
浏览 0提问于2018-06-20得票数 0
回答已采纳
因此，我在android平台上遇到了模型部署的一个痛点。我在python中训练了一个模型，并将其转换为适用于android平台的tensorflow lite格式。问题是如何做我用python在Java中做的事情/处理。在网上繁琐地搜索了一遍之后，没有。例如，没有任何东西真正清楚地解释了这个过程。
例如:如何在Java中仿真预处理/归一化算法，即对图像进行预处理和后处理。
另外，如果使用量化模型进行推理，在代码中进行哪些更改，以及如何实现将多个输入传递到模型。
以下是python中对应的代码：
def preprocess(img):
return (img / 255. - 0.5) *
浏览 8提问于2020-05-23得票数 1
我正在使用sklearn TfidfVectorizer进行文本分类。
我知道这个向量化器需要原始文本作为输入，但是使用列表是可行的(参见input1)。
但是，如果我想使用多个列表(或集合)，我会得到以下属性错误。
有人知道如何解决这个问题吗？提前感谢！
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=1, stop_words="english")
input1 = ["This",
浏览 31提问于2018-06-01得票数 2
1回答
我正在使用numpy运行python，并且我有一个循环，简化后，如下所示：
result = np.zeros(bins)
for i in xrange(bins):
result[f(i)] += source[i]
在这里，结果和源都是numpy数组，f是一组稍微复杂的算术操作。例如，f的一个简化示例可能如下所示
f = lambda x: min(int(width*pow(x, 3)), bins-1)
虽然f的论点一般不是单调的。
这个循环目前是我程序中的瓶颈。我成功地把其他的东西都矢量化了，但是我现在很困惑如何在这里实现它。如何将此循环向量化？
浏览 1提问于2016-07-26得票数 1
回答已采纳
这是很长一段时间以来的第一个问题，因为最近在工作中重新拾起了Python。我一直在与熊猫一起清理/准备一些数据，我发现当将一个函数应用到一个较小的样本(500000行)中(~30000000行)时，需要很长时间才能运行我的代码中的一个特定部分(~8分钟)。我的想法是，我已经写了一些有用的东西，但对我想要做的事情来说并不是很理想，当应用到整个数据集时，它将成为一个非常长的过程。我不完全确定，但我认为像alteryx这样的程序运行这样的程序会更快，所以我想我一定做错了什么。任何帮助或想法，使它更快，大规模赞赏！
Dataframe示例：
po_data = pd.DataFrame({'O
浏览 2提问于2022-01-21得票数 0
回答已采纳
1回答
假设我有一个3D numpy数组$y_{n \i.e.\i.e.}$和一个一维numpy array$x_{p \xx1}$，我想在$y$的每个片段(即$yi，j，:$)和$x$上应用'PyOLS‘函数。如何在Python中向量化此操作？
下面是一个示例代码：
import numpy as np
def PyOLS(xvec, yvec):
n = xvec.shape[0]
X = np.c_[xvec, np.ones(n)]
betas = np.dot(np.linalg.inv(np.dot(X.T, X)), np.dot(X.T, yvec))
浏览 7提问于2022-10-29得票数 0
回答已采纳
案例1
框架: Tensorflow 2.5.0，Intel-Tensorflow 2.5.0
环境: Google
我有一个由量化的量化模型，可以在不使用LPOT的情况下进行推理，因此我编写了以下推理代码：
with tf.compat.v1.Session() as sess:
tf.compat.v1.saved_model.loader.load(sess, ['serve'], model)
output = sess.graph.get_tensor_by_name(output_tensor_name)
predictions = sess
浏览 18提问于2021-07-19得票数 0
1回答
我有一个包含数百列的数据框，我想更改它的名称。我对R非常陌生，所以很容易理解它的逻辑，但我就是在网上找不到相关的例子。
我能得到的最接近的结果是：
projectFileAllCombinedNames <- for (i in 1:200){names(projectFileAllCombined)[i+1] <-variableNames[i]}
基本上，从projectFileAllCombined的第二列开始，我希望遍历数据帧中的列，并为它们分配第二个数据帧中的数据值。我可以使用以下代码手动更改一个列名：
colnames(projectFileAllCombined)[2
浏览 0提问于2014-07-23得票数 2
我正在尝试创建一个简单的python脚本，当给定一张照片时，首先将其转换为灰度，然后将其带入许多颜色。例如，如果传入的颜色数为2，则灰度图像将被更改，以使每个像素要么为全黑(0)，要么为亮白(255)。
然而，当调用我的函数'getGreyscaleValue‘来确定每个像素的灰度值时，我得到了一个错误。似乎在将数组'bandWidthArray‘和'colorsArray’传递给函数时，它们会从数组变为标量变量'0.0‘。运行以下脚本并观察打印值，应该会重现该问题：
import numpy as np
from PIL import Image
numbe
浏览 0提问于2017-12-27得票数 0
1回答
我希望提取图像中最不重要的RGB值，并将这些比特转换为ascii等效值。问题是，我所采用的在python中遍历numpy矩阵的方法非常慢。在使用Java时，采用同样的策略比使用Java快100倍。图像大小不超过1024 * 1024，因此生成的矩阵的大小为最大1024 * 1024 *3。
根据python文档，追加函数的时间复杂度为O(1)，我的循环为O(n^2)，其中n为<= 1024。我理解python使用解释器，而Java使用JIT编译器进行编译，因此速度要快得多。然而，这里的时差太大了。
这个手术能以更有效的方式进行吗？
def extract_info_from_lsb(se
浏览 1提问于2017-02-10得票数 0
回答已采纳
2回答
我想使用Tensorflow的transform_graph工具来优化一个图表。我试着从 (以及其他具有类似编解码结构的人)中优化图形。但是，在使用quantize_weights时，优化的图实际上要慢得多，在使用quantize_nodes时则要慢得多。从Tensorflow的文档来看，量化时可能没有任何改进，甚至可能更慢。你知道下面的图表/软件/硬件是否正常吗？
以下是我的系统信息，供您参考：
操作系统平台和发行版: Linux Ubuntu 16.04
安装自:使用TF源代码(CPU)进行图形转换，使用二进制python(GPU)进行推理。
TensorFlow版本:都使用r
浏览 3提问于2017-10-10得票数 8
回答已采纳
1回答
The error: TF Lite转换器在试图转换时态CNN时抛出一个未跟踪的函数警告(构建使用了广泛使用的Keras TCN库： )，并在尝试进行训练后量化时抛出模型解析错误。
1.系统信息
18.04TensorFlow操作系统平台和发行版(例如，LinuxUbuntu16.04)：Ubuntu 3.8.8)TensorFlow安装(pip包或从源代码构建)：库(版本，if pip包或github SHA，如果从源代码构建)：2.3.0 (TF )，2.4.0 (TF)
2.守则
第1部分，将预先训练的TF模型转换为TF Lite模型：
import os
os.environ["
浏览 16提问于2021-03-02得票数 1
回答已采纳
2回答
什么是矢量化？
、、、
在Python中对for循环进行矢量化意味着什么？有没有其他方法可以写嵌套的for循环？
我是Python的新手，在我的研究中，我总是会遇到NumPy库。
浏览 2提问于2017-12-11得票数 28
2回答
我希望获得df中的所有行，其path列包含一个子字符串new+ folder。这个问题和cs95的答案对于new+或fol这样的子字符串非常有用，但是当我搜索时结果是不正确的。
new+ folder。
>>>dft = pandas.DataFrame([[ '/new+folder/'], ['/new+ folder/']], columns=['a'])
index path
0 `/new+folder/`
1 `/new+ folder/`
现在用query进行测试
>&
浏览 1提问于2019-07-28得票数 4
回答已采纳
2回答
当我在ICC中使用-opt-report或-vec-report选项编译给定文件时，我会收到以下消息：
foo.c(226:7-226:7):VEC:function_foo: loop was not vectorized: subscript too complex
foo.c(226): (col. 7) warning #13379: loop was not vectorized with "simd"
vectorization support: call to function absorbing_apply cannot be vectorized
loop
浏览 0提问于2012-11-28得票数 1
回答已采纳
我正在学习如何使用Numba来加速使用jit和vectorize的函数。对于这段代码的jit版本，我没有任何问题，但是我在矢量法中遇到了一个索引错误。我怀疑这个的答案是正确的想法，有一个类型错误，但我不确定采取的方向，以改变索引。下面是我一直在使用的函数，它输出Fibonacci数，直到序列的选定索引为止。索引有什么问题，我如何纠正代码来解释它呢？
from numba import vectorize
import numpy as np
from timeit import timeit
@vectorize
def fib(n):
'''
Adj
浏览 1提问于2019-04-07得票数 2
回答已采纳
假设我在python中创建了一个函数，所以将一个数字求幂为2： def squared(s):
return s * s 然后我在Spark session中注册了这个函数，如下所示： spark.udf.register("squaredWithPython", squared) 然后当我在Spark SQL中调用UDF时，如下所示： spark.range(1, 20).registerTempTable("test")
%sql select id, squaredWithPython(id) as id_squared from test 那么，如
浏览 33提问于2019-10-10得票数 0
回答已采纳
1回答
作为一些数据争论的结果，我得到了一组浮点数，其中一些是NaNs。我知道这个有效值是一些对象的整数I。因此，我想把它们作为整数。尽管如此，NaNs不能被转换为int，所以我尝试只将有限值转换为整数。另外，如果上游有一些奇怪的原因，我会得到一个有非零小数的值，我想将它视为无效，并将它转换为NaN。
基准逻辑是作为列表理解实现的，它的工作方式与预期的一样：
>>> [int(val) if float(val).is_integer() else np.nan for val in np.array([1, 2, 3, 4])]
[1, 2, 3, 4]
>>>
浏览 4提问于2022-07-06得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
