Результаты поиска по запросу "vectorization"

3 ответа

И это будет содержать все элементы решения. Если вы просто пытаетесь получить доступ к x_hist экземпляра, вы правы для доступа через m1.x_hist, но вам, вероятно, не следует использовать переменные класса, если в этом нет необходимости.

езагроможденная версияэто [https://stackoverflow.com/questions/54982411/appending-to-an-array-in-a-loop-python?noredirect=1#comment96723290_54982411] вопрос. Поскольку я так сильно изменился, я задал новый вопрос Я пытаюсь взять определенные ...

1 ответ

Очень интересно, спасибо!

накомо понятие «векторизация» и то, как pandas использует векторизованные методы для ускорения вычислений. Векторизованные функции транслируют операции по всей серии или DataFrame для достижения ускорений, значительно превышающих обычные итерации ...

1 ответ

@PeterCordes Должен ли я превратить этот ответ в вики сообщества, чтобы вы могли вставить свой ответ здесь? К сожалению, я не могу не принять мой ответ.

у некоторыеAVX код и мне нужно загрузить из потенциально невыровненной памяти. Я сейчас загружаю 4двойникиследовательно, я бы использовал внутреннюю инструкцию _mm256, _loadu_pd [https://software.intel.com/en-us/node/524102]; код, который ...

ТОП публикаций

4 ответа

 компилятор из ключевого слова в подсказку об отсутствии псевдонимов блоков памяти между тремя массивами.

жно, очень тупой вопрос. Я пытаюсь "векторизовать" следующий цикл: set.seed(0) x <- round(runif(10), 2) # [1] 0.90 0.27 0.37 0.57 0.91 0.20 0.90 0.94 0.66 0.63 sig <- sample.int(10) # [1] 1 2 9 5 3 4 8 6 7 10 for (i in seq_along(sig)) x[i] <- ...

1 ответ

Что касается пропусков кэша, я понимаю, что преобразования цикла изменят способ доступа к данным, который не является той же последовательностью, в которой они хранятся (например, для основной строки в C), но в качестве первого среза я попытаюсь увидеть какой прирост производительности я получу и пока буду жить с промахами кеша.

я есть реализация матричного решателя на основе BiCCG (Conjugate Gradient), который также учитывает периодичность. Случается, что реализация требует значительных вычислительных ресурсов, и цикл не векторизован автоматически из-за проблемы с ...

1 ответ

 чтобы понять, как это работает.

у векторизовать функциюf(a, b) так что, когда я ввожу a и b как два вектора, тензор комбинаций возвращается. Вот иллюстративный пример: import numpy as np def tester(a, b): mysumm = 0. for ii in range(a): for jj in range(b): mysumm += a * b ...

3 ответа

Вот нетрадиционное решение. Не очень быстро, хотя. (Даже чуть медленнее, чем панды).

де новичок в numpy, так что извините, если этот вопрос уже задавался. Я ищу решение для векторизации, которое позволяет запускать несколько cumsum разного размера в одномерном массиве. my_vector=np.array([1,2,3,4,5]) ...

4 ответа

 функционировать?

аружил, чтоnumpy.vectorize [https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.vectorize.html] позволяет преобразовывать «обычные» функции, которые ожидают одно число в качестве входных данных для функции, которая также может ...

1 ответ

Вы можете найти способ обойти это, только если вам удастся найти закрытую форму, по существу устраняя рекуррентную связь. Но это должно быть сделано для каждого рекуррентного отношения, и я уверен, что вы даже не гарантированы, что существует закрытая форма ...

я следующая проблема. Есть матрицаX и мне нужно сгенерировать матрицуH такие, что значенияi_th строка в матрицеH определяютсяi_th строка матрицыX а также(i-1)_th ряд матрицыH. H_{i} = F(X_{i}, H_{i-1})Для вычисления первого ряда матрицыH мы ...

2 ответа

https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/numerics#simd-enabled-vector-types

ел несколько статей, описывающих, какVector<T> поддерживает SIMD и реализован с использованием встроенных функций JIT, поэтому компилятор будет правильно выводить инструкции AVS / SSE / ... при его использовании, что позволяет выполнять код ...