vectorization
Pomnóż matrycę 3D z matrycą 2D
Załóżmy, że mam axbxc macierz X i BXD macierz Y.
Czy istnieje metoda bez pętli, dzięki której mogę mnożyć każdy z C Macierze AxB z Y?
Dlaczego wektoryzacja, ogólnie rzecz biorąc, jest szybsza niż pętle?
Dlaczego na najniższym poziomie sprzętu wykonującego operacje i ogólnych związanych z nimi operacji (tj. rzeczy ogólnych dla ... Na przykład, jeśli mnożymy wektor wielkości N przez Skalar, będziemy mieli N mnożenia do wykonania tak czy inaczej, prawda?
Obliczanie liczby konkretnych kolejnych równych wartości w sposób wektorowy W Pandzie
Załóżmy, że mamy następujące ramki danych pandy:
In [1]:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([0, 1, 0 ... 0 0
7 1 1
8 1 2
9 1 3
Coś jak wektoryzowana operacja cumsum, która resetuje się pod określonym warunkiem.
Czy R wykorzystuje SIMD podczas wykonywania wektorowych obliczeń?
Dane takie jak w R:
+---+---+
| X | Y |
+---+---+
| 1 | 2 |
| 2 | 4 |
| 4 | 5 |
+---+---+
Jeśli wektoryzowana operacja je ... u optymalizacji wydajności? Wydaje się, że to idealny przypadek, ale nie mogę znaleźć niczego, co potwierdzi moje przeczucie.
Pobieranie podpowiedzi z tablicy numpy z podanym rozmiarem kroku/kroku
Powiedzmy, że mam Python Numpy array array a.
numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11].)
Chcę stworzyć macierz ciągów podrzę ... i in range(0, len(a), 3):
result_matrix[i] = a[i:i+5]
Czy Jest jakiś czystszy sposób, aby zaimplementować to jest Numpy?
Jak obliczyć iloczyn wektorowy z wykorzystaniem funkcji wewnętrznych SSE w C
Staram się mnożyć dwa wektory razem, gdzie każdy element jednego wektora jest mnożony przez element w tym samym indeksie na d ... edzi w Google.
Uwaga: optymalizuję pod kątem konkretnej mikro architektury, która obsługuje do SSE 4.2.
Dzięki za pomoc.
Numpy Broadcast to performing Euclidean distance vectorized
Mam matryce 2 x 4 i 3 x 4. Chcę znaleźć odległość euklidesową w rzędach i uzyskać macierz 2 x 3 na końcu. Oto kod z jedną pęt ... 1,1,1],[1,2,1,9]])
dists = np.zeros((2, 3))
for i in range(2):
dists[i] = np.sqrt(np.sum(np.square(a[i] - b), axis=1))
- 1
- 2