我在优化以下计算时遇到了困难； Inner_diff_grp = np.var(list(map(lambda x : np.percentile(winw2_grp,x[0]) - np.percentile之前我使用的是标准循环，但现在我已经将其更改为Pandas.apply，它似乎性能更好，吞吐量现在约为150次/秒-这仍然意味着超过10分钟的运行时间。除了尝试使用池来利用所有CPU之外，有什么方法可以优化这种计算吗？
浏览 28提问于2020-06-23得票数 0
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如何将lambda函数数组的计算向量化？假设我有以下numpy数组。array1 = np.array(["hello", 9])(信不信由你，您可以将这类对象存储在
浏览 4提问于2015-03-23得票数 0
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我想在python中实现Vantage，但是它在std::nth_element中使用C++。然后，我将使用C++代码进行更多的测试。但是有一个问题，当使用numpy时，它总是返回一个新数组，当我的数组很大时，它会浪费很多内存。我该怎么处理呢。或者我只需要为python编写一个C++扩展。我使用分区如下所示：
imp
浏览 1提问于2016-08-04得票数 5
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在我的代码中，我使用eval来计算用户给出的字符串表达式。有没有办法编译或以其他方式加速这条语句？当然，Python有一种方法可以做到这一点，而不需要对表达式进行硬编码。
浏览 0提问于2012-09-18得票数 23
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并返回一个新函数，该函数接受一个参数列表arglist，并将funclist中的ith函数应用于arglist的ith元素，以列表形式返回结果： return lambda: [ funclist[i](elt) for i, elt in enumerate(arglist) ]
对于将funclist中的独立函数并行/向量化应用到argvec中的独立参数而言，这不是优化的在python或numpy (或其他)中是否有内置函数可以返回上述lambda<
浏览 12提问于2016-09-17得票数 2
我正在做Google Foobar的挑战之一，并提出了一个使用numpy数组的解决方案，该数组可以遍历2000个整数的最大列表，并在大约1秒内找到40,888个“幸运三倍”，但我刚刚发现Foobar shell不支持numpy！有人能给我一个指导，在哪里我可以阅读如何在不使用numpy实现这一点？我认为这是向量化，我需要研究，但我已经画了空白，我已经读到。我不想泄露解决方案，但我希望在没有numpy的情况下重写具体代码如下：
浏览 1提问于2020-06-13得票数 0
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我正在尝试在aws lambda中导入python部署包。python代码使用numpy。我遵循了虚拟环境的部署包说明，但它仍然给出了缺少的必需依赖项'numpy‘。我按照上给出的说明操作(跳过共享库的步骤4，找不到任何共享库)，但没有成功。有什么建议可以让它工作吗？
浏览 1提问于2017-05-09得票数 1
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NumPy/SciPy？
、、、
在numpy或scipy (或其他库)中，有没有一个函数可以将cumsum和cumprod的概念推广到任意函数。特殊情况和分别是cumsum和cumprod。例如，如果我将其应用于：我想要
np.array( 1, 4,
浏览 5提问于2012-12-12得票数 18
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我尝试过在python/lib/python3.7/site-packages/{matplotlib }中压缩和构造zip，但是它说无法导入matplotlib/init_.py中的ft2font
有趣的是我尝试过在不同的操作系统上安装pip和pip3，但是没有成功。
浏览 0提问于2019-07-09得票数 2
我试图在lambda上导入numpy库--以下是步骤：mkdir -p $layer/python/lib/python3.7/site-packages/重要事项:请阅读这篇文章，了解如何解决这个问题的建议！-如果您已经这样做了，那么
浏览 0提问于2020-05-19得票数 3
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使用numba比使用纯python的程序快得多：
现在似乎已经确定，纯python上的numba甚至(大多数时候)比numpy-python (例如 )还要快。根据，在纯python上使用的numba比使用numpy的python代码要快。这通常是真的吗?为什么？在中，解释了为什么纯python上的numba比numpy -pyt
浏览 0提问于2019-10-14得票数 1
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我非常需要用python，numpy来优化性能。我的数据是这样的，a2 = np.array(np.random.random(500000) * 5000)我只测量了max - min部分。我的计时代码在这里。python最快的方法。Numpy或numba的结果没有显著差异。正如user2699评论的那样，fortran是优化
浏览 139提问于2018-07-25得票数 0
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我想对另一个具有相同索引和列的DataFrame给出的每个元素应用一个特定的函数，例如：df_format = pd.DataFrame([[lambdax: f'{x:.1f}', lambda x: f'{x:.2f}'],
[lambda x: f'{x:.3f}', lambda x: f'
浏览 2提问于2021-04-03得票数 1
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我在找一个工作来使用numpy在AWS。我不使用EC2，只是为了实现这个目的，所以如果有人有建议，我会很感激的。当前正在获取错误：使用grunt lambda创建zip文件并上传函数代码。我使用的所有模块都安装在lambda函数根目录内的一个名为python_modules的文件夹中，其中包括使用pip的numpy和一个requirements.txt文件。
浏览 10提问于2017-09-12得票数 8
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问题我一直在尝试创建两个lambda层，分别包含numpy(1.23.2)和熊猫(1.4.4)包，然后我将在lambda函数中使用它们。步骤我解压缩.whl并将内容压缩到一个新的.zip文件夹中。，当我解压缩文件时，会得到一个名为python的文件夹)aws s3 cp $dir/lambda-numpy-layer.zip s3:&#x
浏览 7提问于2022-09-04得票数 1
在部署后在lambda函数中运行时，numpy包无法导入。我不知道问题是什么，但是numpy模块只是没有完成导入，出现了以下错误：输出的版本如下：
* The Python version is: Python3.9 from "/var/lang/bin/python</
浏览 9提问于2022-10-13得票数 -1
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np矢量化不利用核
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我在numpy中使用python 3，看起来numpy操作很好地使用了我的所有内核，但是当我在np.vectorize中使用像这样的函数时：v_func = np.vectorize(f) 它在很长一段时间内只使用一个核心(根据cpu利用率图表)。我如何与numpy的多核功能一起使用它？
浏览 2提问于2019-02-07得票数 0
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我使用的是Python 2.5。我正在向cobyla优化传递界限：from numpy import asarray
b2 = lambda x: x[0] - 2.0 # lambdax: Initi
浏览 2提问于2009-08-26得票数 1
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我当时的印象是，列表理解比循环更快，而且函数的构建(例如，numpy)比我所能编写的大多数代码都要快。我测试了一些计算距离的替代方案，并被告知我无法证实这一印象。令我惊讶的是，numpy-linalg.Norm-函数表现得很糟糕。这是我用来测试运行时的代码：import numpy as npi
浏览 1提问于2021-11-09得票数 0
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在Python 2中，我可以执行以下操作：f = lambda x: x**2seq = np.array(seq)# prints: [ 0 1 4 9 16]import numpy as np seq = np.array(seq)
浏览 4提问于2015-02-15得票数 47
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