python - ベクトルを返す関数でナンシーベクトル化を使う

python - ベクトルを返す関数でナンシーベクトル化を使う

numpy.vectorizeは関数f:a-> bをとり、g:a[]-> b[]に変換します。 これはaとbがスカラであるときにうまく動作しますが、 ndarrayやリストとしてbとはndarrayない理由は考えられません。つまり、f:a-> b[]とg:a[]-> b[][] 例えば: import numpy as np def f(x): return…


python - numpyにおけるfrompyfuncとvectorizeの違い

numpyのvectorizeとfrompyfuncの違いは何ですか? どちらも非常に似ているようです。 それぞれの典型的なユースケースは何ですか? 編集:JoshAdelが示すように、クラスvectorizeはfrompyfuncに構築されているようfrompyfunc 。(ソースを参照)。 frompyfuncがvectorizeカバーされていないユースケースを持っているかど…


optimization - GCC:marchはmtuneとどう違うのですか?

私はこのためにGCCのマニュアルページをスクラブしようとしましたが、実際にはそれを得ていません。-marchと-mtune違いは何ですか? 1-march 、-marchだけを使用するのはいつですか? 今までにできたことはありますか?…


python - Numpy:xとyの配列点のデカルト積が2D点の単一の配列になります

グリッドのx軸とy軸を定義する2つの配列があります。 例えば: x=numpy.array([1,2,3]) y=numpy.array([4,5]) 私は生成するこれらの配列のデカルト積を生成したいと思います: array([[1,4],[2,4],[3,4],[1,5],[2,5],[3,5]]) ある方法では、私はこれを何回も繰り返す必要があるので、非常に非効率的ではありませ…


optimization - 行列/ベクトル演算用のGCC最適化フラグ

私はCを使用して行列演算を実行しています。倍精度や逆行列など、これらの行列演算の実行速度を向上させるさまざまなコンパイラ最適化フラグが何であるか知りたいと思います。コンパイラのフラグを使ってネイティブコードをもっと速くし、これらのフラグについてもっと学びたいだけです。 これまでに見つかったフラグは、マトリックスコードを改善します。-O3/O4-funroll-loops-ffast-ma…


python - numpy np.apply_along_axis関数のスピードアップ?

np.apply_along_axis()関数は非常に遅いようです(15分後には出力がありません)。 操作を並列化することなく、長い配列に対してこの関数を実行するための速い方法がありますか? 私は、何百万という要素を持つ配列について具体的に話しています。 ここに私がしようとしていることの例があります。 my_funcの単純な定義を無視してください。目標は配列を55倍にすることではありません…


GCCループアンローリングフラグは本当に有効ですか?

Cでは、2次元配列(配列の配列)として割り当てられた巨大な行列を使って、乗算、逆転、転置、加算などを行う必要があるタスクがあります。 私はgccフラグ-funroll-all-loopsを見つけました。 私が正しく理解していれば、これはプログラマーの努力なしに自動的にすべてのループを展開します。 私の質問: a) gccには-O1 、-O2などのさまざまな最適化フラグを持つこの種の最適化…



python - これは Pandas でグループ化する最速の方法ですか?

次のコードはうまくいきます。 ちょうどチェック:私はパンダを正しく使用してタイミングを取っていますか? ありがとう。 $ python3 Python 3.4.0(default, Apr 11 2014, 13:05:11)[GCC 4.8.2] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more info…


c++ - 自動ベクトル化:エイリアスチェックが不要であることをコンパイラーに納得させる

私はベクトル化の恩恵を受けるいくつかの画像処理を行っています。 私はokをベクトル化する関数を持っていますが、入出力バッファには重複がないことをコンパイラに確信させることができないので、エイリアスチェックは必要ありません。 私は__restrict__を使用してこれを行うことができるはずですが、関数の引数として到着するときにバッファが__restrict__として定義されていない場合、2つのバッフ…


python - 関数をnumpy配列にマッピングする最も効率的な方法

関数をnumpy配列にマッピングする最も効率的な方法は何ですか? 現在のプロジェクトでこれを行っている方法は次のとおりです。 import numpy as np x=np.array([1, 2, 3, 4, 5])#Obtain array of square of each element in x squarer=lambda t: t** 2 squares=np.array([squa…




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