我想在python中测试向量化代码的性能:importtimeitimportnumpyasnpdeffunc1():x=np.arange(1000)sum=np.sum(x*2)returnsumdeffunc2():sum=0foriinxrange(1000):sum+=i*2returnsumdeffunc3():sum=0foriinxrange(0,1000,4):x=np.arange(i,i+4,1)sum+=np.sum(x*2)returnsumprinttimeit.timeit(func1,number=1000)printtimeit.timeit(func
我有以下两个功能:defloop(x):a=np.zeros(10)fori1inrange(10):fori2inrange(10):a[i1]+=np.sin(x[i2]-x[i1])returna和defvectorized(x):b=np.zeros(10)fori1inrange(10):b+=np.sin(np.roll(x,i1)-x)returnb但是，当我运行两者时，我发现它们的结果略有不同:x=np.arange(10)a,b=loop(x),vectorized(x)printb-a我得到:[2.22044605e-160.00000000e+000.000000
如何在sympy中计算多元函数的(符号)梯度？显然我可以分别计算每个变量的导数，但是是否有矢量化运算可以做到这一点？例如m=sympy.Matrix(sympy.symbols('abcd'))现在对于i=0..3我可以这样做:sympy.diff(np.sum(m*m.T),m[i])这会起作用，但我宁愿做类似的事情:sympy.diff(np.sum(m*m.T),m)这不起作用(“AttributeError:ImmutableMatrix没有属性_diff_wrt”)。 最佳答案 只需对m使用列表理解:[sympy.diff
假设我们有以下函数:deff(x,y):ify==0:return0returnx/y这适用于标量值。不幸的是，当我尝试对x和y使用numpy数组时，比较y==0被视为导致错误的数组操作:---------------------------------------------------------------------------ValueErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()---->1f(np.arange(1,10),np.arange(10,20))inf(x,y)1deff(x,y):---->2ify==0:3return04re
我想出了2种方法来生成相对较短的随机字符串-一种更快更简单，另一种更慢，但我认为更随机。是否有一种不太复杂的方法或方式来衡量每种方法的数据如何可能是随机的？我已经尝试压缩输出字符串(通过zlib)，发现数据越真正随机，压缩的就越少，但这并没有证明什么。 最佳答案 您正在使用标准压缩作为无法计算的代理KolmogorovComplexity，这是量化随机性的“正确”数学框架(但不幸的是，它不可计算)。您也可以尝试使用entropy的一些方法如果您愿意对字符串进行某种分布。 关于python
我有一个pandas.Series的正数。我需要找到“异常值”的索引，其值与之前的“规范”相差3或更多。如何向量化这个函数:defbaseline(s):values=[]indexes=[]last_valid=s.iloc[0]foridx,valins.iteritems():ifabs(val-last_valid)>=3:values.append(val)indexes.append(idx)else:last_valid=valreturnpd.Series(values,index=indexes)例如，如果输入是:importpandasaspds=pd.Series
我正在对二维数组中大小不变的移动窗口应用操作。是否有一种有效的类似矢量化的操作，我可以实现它而无需在Python中循环？我当前的结构看起来像这样foriinrange(1,xmax-1):forjinrange(1,ymax-1):out[i][j]=f(in[i][j],in[i+1][j],in[i-1][j],in[i][j+1],in[i][j-1],...)eat在这个问题中留下的评论暗示了将此操作向量化的可能性，但没有进一步的细节vectorizedindexing/slicinginnumpy/scipy? 最佳答案
目标:以调用者请求的单位(或任何微不足道的修改)从函数返回一个值。背景:我在RaspberryPi3上运行Python2.7，并使用函数distance()获取旋转编码器转动的距离。根据调用函数的位置，我需要不同单位的距离。那么，这应该如何以Python方式编写(即简短且易于维护)。第一次尝试:我的第一个尝试是在函数中使用单位米，并有一个很长的elif树来选择要返回的正确单位。defdistance(units='m'):my_distance=read_encoder()ifunits=='m':returnmy_distance*1.000elifunits=='km':retur
我已经写下了显示错误的代码，但我没有得到它:请帮助:它的显示垫不是数字元组:importcvimportcv2capture=cv2.VideoCapture("j.3gp")while(1):_,frame1=capture.read()grayImage1=cv2.cvtColor(frame1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)_,frame2=capture.read()grayImage2=cv2.cvtColor(frame2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)differenceImage=cv2.absdiff(grayImage1,grayImage2)thr
我正在尝试对包含字符串作为结果的表进行数据透视。importpandasaspddf1=pd.DataFrame({'index':range(8),'variable1':["A","A","B","B","A","B","B","A"],'variable2':["a","b","a","b","a","b","a","b"],'variable3':["x","x","x","y","y","y","x","y"],'result':["on","off","off","on","on","off","off","on"]})df1.pivot_table(values='res
