在numpy数组(元组列表)中，由于多次扩展()，处理速度很慢。我想让那部分更快
在numpy数组中，由于多次扩展()导致处理速度变慢的问题可以通过使用numpy的内置函数来提高处理速度。具体而言，可以使用numpy的concatenate函数或者stack函数来将多个数组合并成一个更大的数组，而不是多次扩展()。
- numpy.concatenate函数：该函数可以将多个数组按照指定的轴进行拼接。例如，如果有多个一维数组，可以使用concatenate函数将它们按照水平方向（轴为0）或垂直方向（轴为1）进行拼接。
示例代码：
import numpy as np
# 创建多个一维数组
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
array3 = np.array([7, 8, 9])
# 按照水平方向拼接数组
result = np.concatenate((array1, array2, array3), axis=0)
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- numpy.stack函数：该函数可以将多个数组按照指定的轴进行堆叠。与concatenate函数不同的是，stack函数会创建一个新的维度来存放堆叠的数组。
示例代码：
import numpy as np
# 创建多个一维数组
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
array3 = np.array([7, 8, 9])
# 按照垂直方向堆叠数组
result = np.stack((array1, array2, array3), axis=0)
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通过使用numpy的concatenate函数或stack函数，可以避免多次扩展()导致处理速度变慢的问题，提高处理效率。
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我正在尝试使用numba.njit编译一个有效的分段函数。Python函数定义如下，使用Numpy：
(任何对此问题的Sympy起源感兴趣的人，请参阅下面的说明。)
极小示例
from numpy import select, less, nan
def f(t):
condlist = [less(t, 5), less(t, 15), less(t, 20), True]
choicelist = [1, 0, 1, 0]
return select(condlist, choicelist, default=nan)
有关此函数在Python中工作的确认，请参见下
浏览 9提问于2022-05-25得票数 2
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我需要遍历一个2560x2160 2D numpy数组(image)中的每个像素。我的问题的简化版本如下：
import time
import numpy as np
t = time.clock()
limit = 9000
for (x,y), pixel in np.ndenumerate(image):
if( pixel > limit )
pass
tt = time.clock()
print tt-t
这在我的电脑上花了大约30秒才能完成。(核心i7，8 8GB内存)有没有更快的方法来使用内部的'if‘语句来执行这个循环？我只对超过一定
浏览 2提问于2012-10-22得票数 15
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我有一个属于shape (1756020, 28, 28, 4)的numpy array 'arr'。基本上，'arr'有1756020的shape (28,28,4)小数组。在1756020数组中，967210都是‘全零’，而788810的值都是非零值。我想删除所有的967210‘全零’小数组。我使用条件arr[i]==0.any()编写了一个if else循环，但它需要很多时间。有没有更好的方法呢？
浏览 0提问于2018-05-14得票数 3
有人能告诉我如何从Rails中解码JSON对象吗？基本上，我使用javascript函数对JSON对象进行编码并将其传递给rails。
function save(){
----
----
notesArray.push({ Index: i, Title: title.val(), Content: content.val()});
// json encode it
var jsonStr = JSON.stringify(notesArray);
//sending to rails
$.post('monkey', {notes: jsonStr});
}
我
浏览 0提问于2011-12-11得票数 2
for i in range(N):
for j in range(M):
l2 = numpy.argmin(numpy.abs(s - dE[i,j]))
A[l1,l2] = A[l1,l2] + (n[j]+1)*I[i,j]
基本上，它所做的是在s数组中定位dE[i,j]的值，并将相应的值(n[j]+1)*I[i,j]添加到该位置。有什么方法可以避免for循环吗？
浏览 0提问于2017-07-23得票数 0
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我正在尝试将一些工作的现有的numpy/python代码移植到cython
我遇到的一个问题是，对于cython中的多维数组，我不能使用元组索引，而在python/numpy中，它可以工作。
这里有一个简单的mwe：
cython_indexing.pyx
# cython: boundscheck=False
# cython: wraparound=False
def loop(int axis, double[:, :, :] a, double[:, :, :] b):
cdef:
int k, j, i
tuple q, qp1
fo
浏览 0提问于2017-02-11得票数 1
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以下是我所拥有的：
long_list =一个非常长的整数值列表(6M+条目)
wanted_list =感兴趣的整数值列表(70K项)
我需要的是：
mask_list =与long_list相同长度的布尔人列表，描述long_list中的每个元素是否存在于wanted_list中(即[ long_list在wanted_list?，long_list1在wanted_list中？，])。此列表中“‘True”条目的数目应与len(wanted_list)相同
我使用for循环获得了一个工作代码，但正如预期的那样，对于我正在处理的列表的长度来说，它太慢了(运行需要几分钟)：
masklist
浏览 1提问于2022-09-30得票数 0
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我想把一个列表读入一个numpy数组。在循环的每一次迭代中都会替换这个列表，并对数组执行进一步的操作。这些操作包括从另一个numpy数组中对距离度量按元素进行减法，并使用numpy.all()函数在此距离内检查阈值条件。目前，我每次都使用np.array( list )将列表转换为数组：
#!/usr/bin/python
import numpy as np
a = [1.33,2.555,3.444,5.666,4.555,6.777,8.888]
%timeit b = np.array(a)
100000 loops, best of 3: 4.83 us per loop
如果我知
浏览 3提问于2015-05-12得票数 0
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我有三个长度相同的数组，包含整数：years、months和days。我希望创建一个长度相同的(NumPy)数组，该数组包含使用格式'%i-%2.2i-%2.2i'的格式化字符串(如'(-)yyyy-mm-dd' )。
对于标量的情况，我会做一些类似的事情
year=2000; month=1; day=1
datestr = '%i-%2.2i-%2.2i' % (year, month, day)
这会产生'2000-01-01'。
我如何创建这个向量版本，例如：
import numpy as np
years = np.
浏览 3提问于2021-11-22得票数 0
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我有一个大的(n=50000)块对角csr_matrix，，M，，表示一组图的邻接矩阵。我必须将M乘以稠密的numpy.array v多次。因此，我使用M.dot(v)。
令人惊讶的是，我发现首先将M转换为numpy.array然后使用numpy.dot要快得多。
知道为什么会这样吗？
浏览 8提问于2015-07-28得票数 0
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使用下面的代码，我得到的印象是，对numpy数组的插入依赖于数组的大小。 对于此性能限制，是否有任何基于numpy的解决方案(或者也有不基于numpy的解决方案)？ if True:
import numpy as np
import datetime
import timeit
myArray = np.empty((0, 2), dtype='object')
myString = "myArray = np.insert(myArray, myArray.shape[0], [[ds, runner]], axis=0)"
run
浏览 23提问于2019-03-01得票数 1
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我在Keras生成器上使用了next()方法。然后，我将其转换为一个numpy数组，以获得该形状：
data = generator.next()
data = np.array(data)
print(data.shape)
>>> (2, 256, 128, 128, 3)
256是我的批次大小，(128,128，3)是我的图像大小。但是2代表什么呢？
浏览 0提问于2021-01-31得票数 0
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我有一个modin数据帧，它有120 K行。我想把它的几个栏目合并起来。Modin迭代花费了大量时间，所以我尝试使用numpy.where。Numpy.where是在相当于熊猫df在5-10分钟内完成，但同样的事情在摩丁df需要30分钟。对于modin dataframe来说，有其他方法来加速这个任务吗？
cols_to_be_coalesced ->此列表包含要合并的列列表。它包含10-15列.
代码：
for COL in [cols_to_be_coalesced]:
df['COL'] = np.where(df['COL']!='
浏览 2提问于2021-04-23得票数 0
1回答
迭代大型npz文件的有效方法
、、、、
我有50000+ npz文件(文件大小为15MB)，每个文件都有三个numpy数组A、B、C。 A是形状(33000，)的numpy阵列；B是形状(33000，)的numpy阵列，C是uint8类型的形状(33000,224,224)的位阵列。 npz_file_dict = np.load(npz_file_path)
num_records = len(npz_file_dict['A'])
A = npz_file_dict['A']
B = npz_file_dict['B']
C = npz_file_dict['C'
浏览 21提问于2019-03-15得票数 0
假设有几个函数被多次调用。这些函数在3d向量( 1x3数组)上执行乘法、除法、加法等操作。
给定：
import numpy as np
import math
x = [0,1,2]
y = [3,2,1]
a = 1.2
根据我的测试，python数学库执行以下操作的速度更快：
math.sin(a)
而不是让numpy去做：
np.sin(a)
此外，使用python时，像标准化这样的简单算法比使用中讨论的方法的np.linalg.norm更快。
现在如果我们给数据增加一点复杂性，比如对3d进行矩阵乘法，我们有一个3x3的旋转矩阵，然后乘以另一个矩阵并转置，numpy开始获得优势。
目前
浏览 0提问于2015-03-02得票数 0
1回答
我有一个排序的numpy数组列表。计算这些数组的排序交集的最有效方法是什么？
在我的应用程序中，我期望数组的数量小于10^4，期望单个数组的长度小于10^7，并且期望交集的长度接近p*N，其中N是最大数组的长度，其中0.99 <p <= 1.0。数组是从磁盘加载的，如果不能同时装入内存中，则可以分批加载。
一种快速而肮脏的方法是反复调用numpy.intersect1d()。但是，这似乎效率低下，因为intersect1d()没有利用数组排序这一事实。
浏览 3提问于2017-10-04得票数 7
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检查我的以下代码；它是在python中实现的sigma_2函数(使用粗略筛选)的一部分，python是除数函数之一
from time import time
from itertools import count
import numpy
def sig2(N, nump=False):
init = time()
#initialize array with value=1 since every positive integer is divisible by 1
if nump:
print 'using numpy'
浏览 0提问于2012-11-14得票数 1
我已经知道，Python中列表和元组的主要区别是列表是可变的，而元组不是可变的。除此之外，我对列表和元组知之甚少。他们之间还有什么区别吗？在Python 3中使用元组而不是列表有什么好处/缺点(除了不可变)？一个比另一个有更快的访问时间，或者有更小的内存大小，或者包含更多的方法？它们的内部结构有什么不同吗？还是元组只是一个不变的列表，仅此而已？
浏览 4提问于2012-04-02得票数 8
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我正在尝试学习python，首先我想实现具有平方误差function.So的多项式曲线拟合，下一个列表是numpy.polyfit函数的系数，多项式的阶数从0到4：
[array([-0.01819394]), array([-1.40744691, 0.68552951]), array([ 0.80998048, -2.21742739, 0.80552662]), array([ 22.23999663, -32.55001446, 10.44015094, 0.03673661]), array([ -2.85384060e+00, 2.79476778e+01, -3
浏览 1提问于2014-12-14得票数 0
2回答
我编写了一个分析蛋白质-RNA相互作用的算法，我发现以下功能是导致性能问题的瓶颈：
import numpy as np
#len(protein_sequence)~500, len(rna_sequence)~1500
def affinity_matrix(protein_sequence, rna_sequence):
python_matrix = [[] for _ in range(len(protein_sequence))]
for i, AA in enumerate(protein_sequence):
for base in rna
浏览 1提问于2019-11-27得票数 0
1回答
我有很多不同形状和大小的图像，我想把它们的像素数缩小到最大值以下。我也想保持原始图像的高宽比。我想出了这个：
from PIL import Image
img = Image.open("example.jpg")
max_pix = 65536
r = img.size[0] / img.size[1]
if r > 1:
r **= -1 # because I don't know if the height is bigger or the width
n = int(sqrt(max_pix/r))
img.thumbnail((n,
浏览 2提问于2021-06-22得票数 1
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2回答
假设我想对numpy数组的列表做一个按元素计算的和：
tosum = [rand(100,100) for n in range(10)]
我一直在寻找最好的方法。似乎numpy.sum是可怕的：
timeit.timeit('sum(array(tosum), axis=0)',
setup='from numpy import sum; from __main__ import tosum, array',
number=10000)
75.02289700508118
timeit.timeit(&#
浏览 0提问于2013-12-17得票数 12
2回答
我正在将一个C++科学应用程序移植到python上，当我刚接触python时，一些问题浮现在我的脑海中：
1)我正在定义一个包含坐标(x，y)的类。这些值将被访问多次，但它们仅在类实例化之后才会被读取。在内存和访问时间方面，使用元组和数值数组哪个更好？
2)在某些情况下，这些坐标将用于构建复数，并在复数函数上求值，并且将使用此函数的实部。假设没有办法将此函数的实数部分和复数部分分开，并且最终必须使用实数部分，那么直接使用复数来存储(x，y)可能更好？在python中，从复杂到真实的转换开销有多大？c++中的代码执行了大量这样的转换，这大大降低了代码的速度。
3)还必须执行一些坐标转换，对于坐标
浏览 1提问于2010-04-02得票数 10
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exp表示指数函数
math module中的exp：
numpy module中的exp：
为什么numpy创建者会再次引入这个函数呢？
浏览 0提问于2015-06-08得票数 27
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我有NumPy ndarray (宽，高，rgb)格式的RGB图像(即(1370,5120，3) )。我想找到一种有效的方法来获得非零RGB值像素的x，y坐标。我没有使用for循环遍历每个像素，而是使用any或nonzero等numpy方法寻找一个矢量化的实现(因为我有超过30k的图像)。有人能给我一些可能的实现的例子来帮助我吗？
浏览 19提问于2020-11-04得票数 0
我正在处理一个二维数组。基本上，只是尝试做一个常量值的元素相加。需要加速代码，所以尝试使用numpy数组而不是list of list，但发现numpy更慢。你知道我做错了什么吗？谢谢。 例如： import time
import numpy as np
my_array_list = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
my_array_np = np.array(my_array_list)
n = 100000
s_np = time.time()
for a in range(n):
for i in range(3):
for j i
浏览 47提问于2020-03-24得票数 1
我正在尝试修改一些具有不同维度的numpy数组，并使用元组传递给numba函数。该函数如下所示：
from numba import njit
def numbatest(tuple1,tuple2):
for i in range(2):
tuple1[i][0]=tuple2[i][2]
return tuple1,tuple2
numbatest_njit=njit(numbatest)
当我传递它时，两个numpy数组(1D和2D)的元组：
a=np.empty(10)
b=np.empty([10,3])
c=np.empty(10)
d=np.e
浏览 17提问于2022-03-05得票数 1
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假设我有一个UDT集合。我按如下方式填充它：
public type udtEmp
Id as long
Name as string
end type
dim col as new Collection
dim empRec as udtEmp, empDummy as udtEmp
for n = 1 to 100000
empRec = empDummy ' reset record
emp.Id = n
emp.Name = "Name " & n
col.add emp, cstr(emp.
浏览 1提问于2016-02-24得票数 3
2回答
我使用python-3.x，我想创建一个名为result_array的numpy数组，它保存来自每个循环的二进制结果(minimum_arrray)
# The code:
import random
import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=np.nan)
i = 0
ii= 0
e = 2
y = 2
x = 2
bin_arrray_size = 5
# result_array = np.ndarray(shape=(), dtype=int)
# result_array = np.ndarray(shape=(), dtype
浏览 0提问于2017-07-21得票数 0
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2回答
我试图找到一种有效的方法，将元组(其中每4个条目对应于像素的R、G、B、alpha )转换为NumPy数组(用于OpenCV)。
更具体地说，我使用pywin32获取窗口的工作区位图。这是以元组的形式返回的，其中前四个元素属于第一个像素的RGB-alpha通道，然后是第二个像素的后四个，依此类推。元组本身只包含整数数据(也就是说，它不包含任何维度，尽管我确实有该信息)。从这个元组中，我想创建NumPy 3D数组(宽度x高度x通道)。目前，我只是创建一个零数组，然后遍历元组中的每个条目，并将其放置在NumPy数组中。我是用下面的代码来做这个的。我希望有一种更有效的方法来做这件事，而我只是没有想过
浏览 1提问于2013-11-20得票数 6
回答已采纳
我有一个向量数组，并计算它们对第一个向量的范数。当使用python广播时，计算要比通过简单循环进行计算要慢得多。为什么？
import numpy as np
def norm_loop(M, v):
n = M.shape[0]
d = np.zeros(n)
for i in range(n):
d[i] = np.sum((M[i] - v)**2)
return d
def norm_bcast(M, v):
n = M.shape[0]
d = np.zeros(n)
d = np.sum((M - v)**2, axis=1)
retur
浏览 1提问于2018-04-03得票数 8
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这个问题是在解决了我在这个中遇到的问题之后出现的。我有一个c++代码，它处理来自摄像机的帧，并为每个处理过的帧生成一个矩阵。我想要将每个矩阵发送到matlab引擎，所以在执行结束时，我已经存储了所有矩阵。我对如何做到这一点感到困惑，我在每次迭代中发送一个矩阵，但它一直在覆盖它，所以最后我只有一个矩阵。下面是一个代码示例：
matrix.cpp
#include helper.h
mxArray *mat;
mat = mxCreateDoubleMatrix(13, 13, mxREAL);
memcpy(mxGetPr(mat),matrix.data, 13*13*siz
浏览 0提问于2012-01-13得票数 4
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我正在使用php的原生xmlrpc库来构建一个xmlrpc客户端( redhat 5.7上的php 5.3.3 )。问题是，xmlrpc_decode函数至少需要两秒钟来解码服务器发送的每个响应，这会导致我需要响应的第二个应用程序超时。
任何人都知道如何加快速度。
提前谢谢。
浏览 1提问于2015-08-14得票数 0
4回答
我是一个python初学者，我正在尝试平均两个形状为(1024,1024)的NumPy 2D数组。像这样做是相当快的：
newImage = (image1 + image2) / 2
但现在图像有了一个“掩码”，如果设置为零，就会使某些元素无效。这意味着如果其中一个元素是零，那么结果元素也应该是零。我的简单解决方案是：
newImage = numpy.zeros( (1024,1024) , dtype=numpy.int16 )
for y in xrange(newImage.shape[0]):
for x in xrange(newImage.shape[1]):
浏览 0提问于2011-04-06得票数 0
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我用Python创建了N个numpy数组的列表，每个数组的大小为P。当我调用numpy.shape(my_list)时，我会得到元组(N, D, P)。当我附加到列表中的数组大小不一样时(或者如果我附加了不是数组的项)，numpy.shape会抛出一个错误。
如果我想要列表中每个数组的形状，我是否必须求助于列表理解，还是有更快的方法来做到这一点？
numpy是否只是遍历列表，检查每个元素是否是一个与前一个元素大小相同的数组，并据此决定是返回一个元组还是抛出一个错误？
浏览 1提问于2017-04-05得票数 2
我想要在复杂平面上构建一个NxN网格，并根据某些规则f(z)给这个网格中的每个点z分配一个RGB颜色。
例如，网格z是
x,y = numpy.ogrid[-1:1:N*1j,-1:1:N*1j]
z = x+y*1j
函数setcolor()是
def setcolor(z):
return (r,g,b) triple of z according to some rule
当我要用numpy的frompyfunc()显示f(z)的图像时，我的问题就发生了：
img = numpy.frompyfunc(setcolor,1,1)(z).astype(np.float)
plt.i
浏览 0提问于2016-03-29得票数 1
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我正在从事一个项目，其中我需要处理3维大型数组。我使用numpy 3d数组，但我的大多数条目都将是零，所以这是大量的内存浪费。Scipy sparse似乎只允许2D矩阵。有没有其他方法可以存储3D稀疏数组？
浏览 0提问于2015-04-26得票数 13
2回答
我有两个基于LLVM目标的项目-C/C，有1M行代码和150万行代码。
150万LoC项目的编译速度较快，原因不明。它不使用预编译头，也没有我能找到的解释。
我添加了预编译头，并包含了最大的违反者，禁用了dSYM生成，使代码只编译ARM 7(而不是7s)减少了对O3的优化量。但是构建要慢得多，项目的结构非常相似，但我看不出有什么重大差异可以证明缓慢的构建是合理的。
更快的构建项目是用较早版本的xcode构建的，但两者都是用xcode 5编译的。
浏览 4提问于2014-05-11得票数 2
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我想要将numpy数组写入二进制文件，但我想对整数使用非标准大小的编码。例如，一些整型数组将作为3位整数写入文件，一些作为7位，一些作为13位...
我已经看到有一个numpy方法，但是它只适用于给定的数组数据类型，如int8，int16，int32等。
我如何把它写到一个可变长度的文件中？
浏览 0提问于2013-06-11得票数 2
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1回答
在ndarray中返回变量和元素之间第一次匹配的索引的最快方法是什么？我看到numpy.where使用了很多，但这会返回所有的索引。
match = 5000
zArray = np.array([[0,1200,200],[1320,24,5000],[5000,234,5230]])
>array([[ 0, 1200, 200],
[1320, 24, 5000],
[5000, 234, 5230]])
numpy.where(zArray==match)
>(array([1, 2], dtype=int64), array([2, 0], d
浏览 3提问于2017-10-25得票数 4
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我刚刚偶然发现，numpy中的数组可能被空元组索引：
In [62]: a = arange(5)
In [63]: a[()]
Out[63]: array([0, 1, 2, 3, 4])
我在上找到了一些文档
(萨沙)第一，无论为x做什么选择.它们应该是一样的因为..。只是表示“尽可能多:视需要”的语法糖，在零秩情况下，这将导致.= (:，)*0 = ()。其次，秩零数组和numpy标量类型在numpy中是可互换的，但是numpy标量可以在ndarray不能使用的某些python构造中使用。
因此，对于0-d数组，a[()]和a[...]应该是等价的.它们也适用于高维数组吗？它
浏览 6提问于2013-02-04得票数 14
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目前，我对渐近有以下“问题”：
我有一个像M = matrix([pi*a, sin(1)*b])这样的符号表达式，我想要lambdify它并将其传递给数值优化器。问题是优化器需要该函数来输入/输出形状为(n,)而不是(n,1)的numpy数组。
现在，我已经能够通过以下代码(MWE)实现这一点：
import numpy as np
import sympy as sp
a, b = sp.symbols('a, b')
M = sp.Matrix([2*a, b])
f_tmp = sp.lambdify([[a,b]], M, 'numpy')
fun
浏览 5提问于2018-07-03得票数 2
1回答
我在用。我使用python3.7解释器运行以下代码。
import time
start = time.time()
from demorphy import Analyzer
end = time.time()
print(end-start)
输出是
0.46335792541503906
当使用Pycharm调试器运行时，输出是
/home/user/virtualenvs/demorphy_test/bin/python3 /home/user/programs/pycharm-community-2019.2.1/helpers/pydev/pydevd.py --multipro
浏览 0提问于2019-10-11得票数 2
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我目前正在将一个用Python编写的程序移植到Java上，并且遇到了一些问题。我当时正在移植程序的一部分，出于测试目的，我使用JPype使其与新的java类兼容。
编辑:为了更清楚起见，我目前正在处理的类为Python程序的其余部分提供了数据。
因此，在我的java类中，我在ArrayLists中有一些浮点值和字节值，
ArrayList<ArrayList<Float>> dataFloat = new ArrayList<ArrayList<Float>>();
ArrayList<ArrayList<Byte&
浏览 0提问于2011-06-30得票数 6
2回答
我有：
>>> a
array([[1, 2],
[3, 4]])
>>> type(l), l # list of scalers
(<type 'list'>, [0, 1])
>>> type(i), i # a numpy array
(<type 'numpy.ndarray'>, array([0, 1]))
>>> type(j), j # list of numpy arrays
(<type 'list'&g
浏览 1提问于2017-12-15得票数 7
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查看谷歌网站管理员工具时，我多次看到，对于我的一些网站来说，这些类型的不一致，在文字中他们说我的网站比63%的网站要快，但是当我看这个图表时，网站处于缓慢的背景上(超过1.5秒线)。
所以你知道我的网站被Google认为是快还是慢？
📷
是我看不清楚这张图吗？
浏览 0提问于2011-06-23得票数 3
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一个使用nd.iter在大型Numpy数组上迭代的函数正在消耗更多的内存。
我有一个大的(~120 and )映像，它包含类值(每个值都是0到9之间的uint8 )。对于每个类，我想构建一个可用于进一步操作的起诉列表，如下所示：
class_dict = {
1:[(2,3),(2,4),(2,5).....], # Pixels containing class 1
2:[(30000,2333),(54444,23232) .....], # Pixels containing class 2
....
}
目前，这是由以下代码产生的：
class = g
浏览 1提问于2019-06-21得票数 1
朱莉娅的apply_along_axis() (或R's apply())是否相当于numpy？我有一个3D数组，我想把一个定制的函数应用到第1和第2维的每一对协调中。结果应该是在一个2D数组中。
显然，我可以在第一和第二维度上进行两个嵌套的for循环，然后再进行整形，但我担心性能。
这个例子产生了我想要的输出(我知道这对sum()来说有点毫无意义。这里只是个假人：
test = reshape(collect(1:250), 5, 10, 5)
a=[]
for(i in 1:5)
for(j in 1:10)
push!(a,sum(test[i,j,:
浏览 1提问于2015-11-16得票数 1
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首先，让我澄清我的问题与完全无关。
我想知道的是，如果我做到了，我的构建时间是否会变得更快：
( a)对编译器的多次调用，每个调用只有一个文件
( b)对编译器的调用次数很少，每个编译器都有许多文件
( c)对编译器的调用次数适中，每个编译器都有一堆文件
我为什么要问这个？我正在创建忍者生成器(类似于，我想知道创建依赖DAG的最佳方法是什么。
您可以声称生成较少的子进程通常会更快、更便宜，但是我想知道这些收益是否值，这样我就可以正确地设计我的工具了。
为了进一步澄清，这里有一个简单的，正如您在build.ninja文件中所看到的，有许多构建语句，每个编译器调用具有1:1的依
浏览 0提问于2017-11-15得票数 3
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我一直在浏览这些问题，可以找到一些帮助，但我更喜欢通过直接询问得到确认。所以这是我的问题。
我有一个维数N的(numpy)数组u，我想从它建立一个维数N^2的平方矩阵k。基本上，每个矩阵元素k(i,j)被定义为k(i,j)=exp(-|u_i-u_j|^2)。
我第一个天真的方法是这样做，我相信，就像Fortran一样：
for i in range(N):
for j in range(N):
k[i][j]=np.exp(np.sum(-(u[i]-u[j])**2))
然而，这是极其缓慢的。例如，对于N=1000，大约需要15秒。我的另一种做法是(受到其他问题/答案的启发)：
浏览 2提问于2017-06-26得票数 1
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