Python矢量化 - 腾讯云开发者社区

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python中使用矢量化替换循环

这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。什么是矢量化？矢量化是在数据集上实现 (NumPy) 数组操作的技术。...接下来我们使用一些用例来演示什么是矢量化。...我们可以轻松地将这些逻辑替换为 python 中的矢量化操作。...在 Python 中运行循环来求解这些方程式非常慢，矢量化是最佳解决方案。例如，计算以下多元线性回归方程中数百万行的 y 值：我们可以用矢量化代替循环。...与 Python 中的循环相比，它快 165 倍。结论 python 中的矢量化速度非常快，无论何时我们处理非常大的数据集，都应该优先于循环。

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In-Memory 深度矢量化（Deep Vectorization）

1、什么是 In-Memory 深度矢量化（Deep Vectorization） In-Memory 深度矢量化是一个基于 SIMD 的框架，它为查询计划中的高级查询运算符支持矢量化。...2、内存中深度矢量化如何工作 In-Memory 深度矢量化框架将高级、复杂的SQL运算符（例如，哈希联接）分解为较小的内核大小的单元。解构的内核适用于SIMD矢量化技术。...4、深度矢量化的用户接口当 INMEMORY_DEEP_VECTORIZATION 初始化参数为 true（默认值）时，将启用深度矢量化框架。...如果 DeepVec Hash Joins 的值为1，则查询使用深度矢量化；否则，查询使用深度矢量化。否则，查询不使用它。...5、In-Memory 矢量化连接示例此示例说明了哈希联接如何从深度矢量化中受益。

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HT全矢量化的图形组件设计

HT一直被客户称道的就是其全矢量化的设计特色，矢量相比传统图片好处太多了：矢量可无级缩放，界面不失真不模糊描述矢量的文本内容远比图片小得多目前各种window.devicePixelRatio...至此仅可以说重造了个SVG的轮子没啥特殊，如果仅能达到矢量化的功能，那费那么大劲自定义一套标准也没大意义，其实HT for Web设置矢量的初衷并非为了矢量化，而是HT产品的核心理念：让程序员更轻松的开发图形界面

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矢量化的HTML5拓扑图形组件设计

HT一直被客户称道的就是其全矢量化的设计特色，矢量相比传统图片好处太多了：矢量可无级缩放，界面不失真不模糊描述矢量的文本内容远比图片小得多目前各种window.devicePixelRatio不一致的设备...至此仅可以说重造了个SVG的轮子没啥特殊，如果仅能达到矢量化的功能，那费那么大劲自定义一套标准也没大意义，其实HT for Web设置矢量的初衷并非为了矢量化，而是HT产品的核心理念：让程序员更轻松的开发图形界面

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【DL笔记2】矢量化技巧&Logistic Regression算法解析

【DL笔记2】矢量化技巧&Logistic Regression的算法解析一、神经网络中的矢量化技巧就一句话： ❝「只要阔能，就不要使用显示for循环（explicit for-loop），而是尽可能采用矢量化技术...而python的矩阵“传播机制（broadcasting）”和专门用于矩阵计算的numpy包更是给了我们使用矩阵运算的理由。...因此，我们在面对深度学习问题的时候，首先要想一想，如何把数据进行“矢量化”，就是转化成向量或者矩阵，这样可以大大提高我们的效率。...有关python的传播机制、numpy的典型使用以及for-loop和vectorization运算时间的对比，可以参见我的另一篇文章：Python的矩阵传播机制&矩阵运算——消灭for循环！...我们在Logistic regression的python实现里面去看一看：二、Logistic regression算法解析在写python代码之前，我们先用伪代码来示意一下Logistic regression

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对比python字符串函数，轻松学习pandas的 str 矢量化字符串函数

python字符串应该是python里面最重要的数据类型了，因此学会怎么处理各种各样的字符串，显得尤为重要。...我们不仅要学会怎么处理单个字符串，这个就需要学习“python字符串函数”，我们还要学会怎么处理二维表格中每一列每一格的字符串，这个就需要学习“pandas的str矢量化字符串函数”。...2.常用的python字符串函数字符串中，空白符也算是真实存在的一个字符。 1）python字符串函数大全 ? 2）函数讲解 ① find()函数功能：检测字符串是否包含指定字符。...3.常用的str矢量化字符串函数 str矢量化操作：指的是循环迭代数组里面的某个元素，来完成某个操作。 1）str矢量化字符串函数大全 ?

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0496-使用Parquet矢量化为Hive加速

2 CPU矢量化矢量化是将算法从一次操作一个值转换为一次操作一组值的过程。现在的CPU一般都直接支持矢量操作，即使用单个指令处理多个数据点(SIMD)。 ?...3 Hive中的矢量化为了利用这些优化，Hive在HIVE-4160中引入了矢量化查询执行，参考： https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-4160 矢量化查询执行引入了新的运算符和表达式...但是Hive却不能矢量化读取Parquet文件，意味着即使你的集群中启用了矢量化，map任务在读取Parquet文件时依旧会一次只处理一行。...下图显示同样在CDH6.0中，与禁用Parquet矢量化相比，开启矢量化后对于TPC-DS各个查询的性能提升百分比。...当满足某些条件(如受支持的字段类型或表达式)，使用Hive查询就会使用矢量化执行。如果查询不能使用矢量化，则会回退到非矢量化执行。

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GIS基础技能篇之一（文本数据矢量化）

什么样的文本数据可以进行矢量化？ Excel 包含xy信息的Excel都可以，xy可以在一个字段里，也可以在两个字段中。另外如果包含高程信息，还可以生成三维的矢量数据。...csv csv数据也是一种比较常见的格式，同样的，只要包含xy信息也可以进行矢量化。 json 如果采集过互联网地图，如某德。它返回的就是json数据。...总之，只要数据含有坐标信息，都可以被矢量化，成为常规GIS平台可用的格式！如何进行矢量化？在这里，我用一点数据为例，采用各个平台进行一波矢量化操作！ ?...与其他方式生成的数据一样代码方式这里还是Python方式，如下图所示 ? ?...在这里我先使用python的方式绘制了一下点数据的图形，相当于FME的Inspector，先预览一下，然后写出到磁盘。 ? 再使用QGIS查看一下生成的数据： ?

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第十三章向量指令第二部分:矢量化

page/article_vector_instructions_part2 内容整理：刘潮磊本文是对 ELECARD Video Compression Book 第十三章的翻译，本章节介绍了主要的矢量化技术...例2：从src复制到dst(矢量化) #include void copy_mb_4(const uint8_t * src, uint8...例3：从src复制到dst(矢量化，无循环) #include void copy_mb_4(const uint8_t * src,...因此，8х8块的矢量化实现将类似于例7。...例8：逼真像素补偿(9..16位)，4x4，矢量化 void compensate_4(const int32_t * src, uint16_t *dst

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标量是不够的：基于矢量化的无偏差学习排名

Scalar is Not Enough: Vectorization-based Unbiased Learning to Rank

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Numpy 修炼之道（1） —— 什么是 Numpy

ndarray 与 python 原生 array 有什么区别 NumPy 数组在创建时有固定的大小，不同于Python列表（可以动态增长）。...通常，这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效和更少的代码执行。越来越多的科学和数学的基于Python的包使用NumPy数组，所以需要学会 Numpy 的使用。...Numpy 的矢量化（向量化）功能如果想要将一个2-D数组 a 的每个元素与长度相同的另外一个数组 b 中相应位置的元素相乘，使用 Python 原生的数组实现如下： for (i = 0; i <...i++): { for (j = 0; j < columns; j++): { c[i][j] = a[i][j]*b[i][j]; }} 使用 Numpy 实现的话，则可以直接使用矢量化功能...： c = a * b 矢量化代码有很多优点，其中包括：矢量化代码更简洁易读更少的代码行通常意味着更少的错误该代码更接近地类似于标准数学符号（使得更容易，通常，以正确地编码数学构造）矢量化导致更多的

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arcgis多因子加权叠加分析_arcgis栅格数据矢量化

近期无论是开发者大会，还是个人工作，相当的忙，所以停了一段时间……不过地理加权回归写到第七章，自我感觉也差不多了，无论是基础理论还是来历，包括基础参数的意义，...

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python df遍历的N种方式

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44580977/article/details/102016863 for…in 迭代循环首先介绍Python中最常用的for...in的存在使得python在操作可迭代对象时变得简单得多，用于配合for使用逐个取可迭代对象的元素。...Python中提供生成器函数和生成器表达式两种方式实现生成器，每次请求返回一个结果，不需要一次性构建一个结果列表，节省了内存空间。...此处我们主要处理一维数组之间的计算，那么矢量化方式可使用Pandas series 的矢量化方式和Numpy arrays的矢量化方式两种。...NumPy arrays的矢量化运行速度最快，其次是Pandas series矢量化。

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数据采集和处理

则不需要加文件扩展名，如果是文件夹，则需要加扩展名合并完成将黑色换成透明影像裁剪均等分成N行M列或指定大小，使用分割栅格工具；按矢量的方范围裁剪，使用按掩膜提取工具；影像的批量剪裁，使用模型工具或者Python...矢量化矢量化是将栅格数据变成矢量数据的过程，这里的栅格数据是以前的纸质地图扫描后的数据，将其矢量化，需要先地理配准，矢量化用的是ArcAcan 栅格图矢量化之前应先将栅格图色彩模式转换成灰度。...栅格数据二值化创建文件数据库矢量化的成果需要保存在新的文件下，所以应先创建新的文件，其中包括各要素类。...显示捕捉选项（编辑工具下捕捉）矢量化全自动矢量化：优点是快，但所有线和文字都变成一个图层，后期分开很麻烦！交互式半自动矢量化：先创建要素类，然后人工半自动矢量化，生成结果放在不同的图层。...栅格清理对栅格图做一些处理，方便矢量化操作。

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Python NumPy缓存优化与性能提升

NumPy 是 Python 中进行科学计算和数据处理的核心库，其强大的多维数组操作功能让其在计算密集型任务中表现优异。然而，当处理大规模数据时，性能问题可能成为瓶颈。...# 转换为 Fortran 风格 arr = np.asfortranarray(arr_c) print("转换后的内存布局：") print(arr.flags) 矢量化计算矢量化是 NumPy...秒") 输出示例：循环计算耗时：2.3456 秒矢量化计算耗时：0.0123 秒通过矢量化计算，可以显著减少 Python 循环的开销。...多线程与并行计算 NumPy 的大多数操作是单线程的，但可以通过以下方式实现并行计算： numpy.vectorize：将标量函数矢量化。...通过选择合适的内存布局、矢量化计算、避免不必要的数组复制以及利用多线程和并行计算，开发者可以充分发挥 NumPy 的计算潜力。

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单列文本拆分为多列，Python可以自动化

为了自动化这些手工操作，本文将展示如何在Python数据框架中将文本拆分为列。...当我们使用pandas来处理数据时，我们不会使用循环，相反，我们使用矢量化操作来实现快速处理。...矢量化操作（在表面上）相当于Excel的“分列”按钮或Power Query的“拆分列”，我们在其中选择一列并对整个列执行某些操作。...在Python中，矢量化操作是处理数据的标准方法，因为它比循环快数百倍。后续我们会讨论为什么它要快得多。...Python字符串切片让我们首先处理日期，因为它们看起来间隔相等，应该更容易。我们可以使用Python字符串切片来获取年、月和日。字符串本质上类似于元组，我们可以对字符串使用相同的列表切片技术。

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Rust 编写的数据框架：多线程、矢量化查询引擎 | 开源日报 No.226

pola-rs/polarshttps://github.com/pola-rs/polars Stars: 25.2k License: MIT polars 是使用 Rust 编写的多线程、支持矢量化查询引擎的数据框架...C++、C#、Clojure 等）的 API 访问嵌入式脚本化终端模拟器异步作业控制多个编辑器实例之间共享数据（shada） XDG 基础目录支持兼容大多数 Vim 插件，包括 Ruby 和 Python

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丧尸目标检测：和你分享 Python 非极大值抑制方法运行得飞快的秘诀

本文为AI研习社编译的技术博客，原标题 (Faster) Non-Maximum Suppression in Python,作者为 Adrian Rosebrock 。...在Python上的非极大值抑制方法（更快）在我们开始之前，如果你还没有读过上周关于非极大值抑制的帖子，我建议你先看一下那个帖子。...在本文中取而代之的是，Malisiewicz 博士用矢量化代码替换了这个内部循环，这就是我们在应用非极大值抑制时能够实现更快速度的原因。...当我把算法从 Matlab 移植到 Python 时，我花了很长时间来解决这个问题。第 47 行和第 48 行也被矢量化，在这里我们计算每个矩形的宽度和高度来进行检查。...这种方法和 Felzenszwalb 等人提出的方法几乎一样，但是通过移除一个内部循环函数和利用矢量化代码，我们能够得到一种更快的替代方法。

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再见 for 循环！pandas 提速 315 倍！

nametuple是Python的collections模块中的一种数据结构，其行为类似于Python元组，但具有可通过属性查找访问的字段。...但是在这种情况下，传递的lambda不是可以在Cython中处理的东西，因此它在Python中调用并不是那么快。如果我们使用apply()方法获取10年的小时数据，那么将需要大约15分钟的处理时间。...这也就是矢量化操作派上用场的地方。三、矢量化操作：使用.isin选择数据什么是矢量化操作？...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。

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【ArcGIS技巧】利用ArcGIS做土地利用变化分析（一）

环境：WIN10 软件：ArcGIS10.2.2 软件准备：ArcMAP 数据准备：自行矢量化期望结果：知晓地类变化 ?...本次演示呢，我只是随意矢量化了一部分影像做教程，大家可以使用其他数据进行实操。处理过程 1、开ArcMAP，加载我们矢量化好的数据。 ? 2、调用联合工具，联合两个图层。 ?...4、使用字段计算器对比属性值的变化，解析程序使用Python，比较两个字段的内容，如果属性没变，就赋值为1，如果属性变化了就赋值为0。

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python中使用矢量化替换循环

In-Memory 深度矢量化（Deep Vectorization）

HT全矢量化的图形组件设计

矢量化的HTML5拓扑图形组件设计

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arcgis多因子加权叠加分析_arcgis栅格数据矢量化

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数据采集和处理

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