Получите скалярное произведение dataframe с вектором и верните dataframe в Pandas

Я не могу найти запись по методуdot() в официальной документации [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/api.html], Однако метод есть, и я могу его использовать. Почему это? По этой теме, есть ли способ вычислить поэлементное умножение каждой ...

Получите скалярное произведение dataframe с вектором и верните dataframe в Pandas

Я не могу найти запись по методу

 пара. Учитывая смесь измерений, я не думаю, что есть другая комбинация.

того, как я научился пользоваться

Сохранение точечного продукта в GPGPU с использованием процедуры CUBLAS

Это зависит от того, насколько велики ваши массивы: если массивы сопоставимы или меньше, чем размер LLC, то вы наверняка получите некоторую выгоду, если будете делать что-то задом наперед, поскольку разумная часть данных последней обработки может находиться в кэше. (но это также осложняется новыми функциями LLC, которые пытаются обнаружить потоковые нагрузки и изменить политику замены кэша при их обнаружении). Более общий подход к этой работе - просто заблокировать вашу обработку: вместо того, чтобы выполнять каждый этап целиком, попробуйте чередовать ...

аюсь векторизовать цикл, вычисляя точечное произведение больших векторов с плавающей точкой. Я вычисляю это параллельно, используя тот факт, что CPU имеет большое количество регистров XMM, например: __m128* A, B; __m128 dot0, dot1, dot2, dot3 = ...

Точечное произведение двух векторов в тензорном потоке

Мне было интересно, есть ли простой способ вычислить скалярное произведение двух векторов (то есть 1-й тензоры) и вернуть скалярное значение в тензорном пото...

Обе строки возвращают массив.

вая 2Dnumpy массив, мне нужно вычислить скалярное произведение каждого столбца с собой и сохранить результат в одномерном массиве. Следующие работы: In [45]: A = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) In [46]: np.array([np.dot(A[:,i], A[:,i]) for i in ...

анаконда делает это обычно

я естьnumpy скрипт, который тратит около 50% времени выполнения в следующем коде: s = numpy.dot(v1, v1) где v1 = v[1:] а такжеv это 4000-элементный 1Dndarray изfloat64 хранится в непрерывной памяти (v.strides является(8,)). Любые предложения ...

Векторизованный способ вычисления линейно-точечного произведения двух матриц с помощью Scipy

Я хочу как можно быстрее вычислить произведение по точкам двух строк одного размера. Вот как я это делаю:

Сохранение точечного продукта в GPGPU с использованием процедуры CUBLAS