Результаты поиска по запросу "vectorization"
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 ...
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 ...
@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 ...
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] <- ...
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 ...
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 ...
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]) ...
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 ...
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 ...
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 ...