>>>x=np.array([['a0','a1'],['b0','b1']])>>>y=np.array([['x0','x1'],['y0','y1']])>>>iterable=[np.outer(x[i],y[i])foriinxrange(x.shape[0])]>>>elbareti=np.asarray(iterable)>>>elbaretiarray([[['a0'*'x0','a0'*'x1'],['a1'*'x0','a1'*'x1']],[['b0'*'y0','b0'*'y1'],['b1'*'y0','b1'*'y1']]])由于我计划使用大型数组，是否有更
我注意到scipy.specialn阶贝塞尔函数和参数xjv(n,x)在x中向量化:在[14]中:将scipy.special导入为sp在[16]中:sp.jv(1,range(3))#n=1,[x=0,1,2]输出[16]:数组([0.,0.44005059,0.57672481])但是球贝塞尔函数没有相应的矢量化形式，sp.sph_jn:In[19]:sp.sph_jn(1,range(3))---------------------------------------------------------------------------ValueErrorTraceback(m
我正在编写一个耗时的程序。为了减少时间，我尽力使用numpy.dot而不是for循环。但是，我发现矢量化程序的性能比for循环版本差得多:importnumpyasnpimportdatetimekpt_list=np.zeros((10000,20),dtype='float')rpt_list=np.zeros((1000,20),dtype='float')h_r=np.zeros((20,20,1000),dtype='complex')r_ndegen=np.zeros(1000,dtype='float')r_ndegen.fill(1)#setupcompleted#th
我有一个包含整数值的NumPy数组。矩阵的值范围从0到矩阵中的最大元素(换句话说，从0到最大数据元素的所有数字都出现在其中)。我需要构建有效(有效意味着快速全矢量化解决方案)来搜索每行中的元素数量并根据矩阵值对它们进行编码。我找不到类似的问题，也找不到以某种方式帮助解决此问题的问题。所以如果我在输入中有这个数据:#shapeis(N0=4,m0=4)1104242112354441期望的输出是:#shape(N=N0,m=data.max()+1):120010012010011101010030我知道如何通过简单地计算data每一行中的唯一值来解决这个问题，逐个迭代，然后合并结果，同
我正在尝试矢量化滑动窗口操作。对于1-d情况，一个有用的示例可以按照以下行进行:x=vstack((np.array([range(10)]),np.array([range(10)])))x[1,:]=np.where((x[0,:]0),x[1,x[0,:]+1],x[1,:])索引x[1,:]=np.where((x[0,:]0),x[1,x[0,:]+1],x[1,:])IndexError:index(10)outofrange(0奇怪的是，对于n-1值我不会得到这个错误，这意味着索引小于0。它似乎并不介意:x[1,:]=np.where((x[0,:]0),x[1,x[0,
我有一个相当复杂的预测代码，其中有超过20列，每列有数百万个数据，使用wls。现在我使用iterrow循环遍历日期，然后根据这些日期和这些日期中的值，提取不同大小的数据进行计算。在我的生产中运行需要几个小时，我将代码简化为以下内容:importpandasaspdimportnumpyasnpfromdatetimeimporttimedeltadf=pd.DataFrame(np.random.randn(1000,2),columns=list('AB'))df['dte']=pd.date_range('9/1/2014',periods=1000,freq='D')defcal
问题陈述:一个pandasdataframe列系列，same_group需要根据两个现有列row和col的值从bool值创建。如果一行中的两个单元格在字典memberships中具有相似值(相交值)，则该行需要显示True，否则为False(没有相交值)。我如何以矢量化方式执行此操作(不使用应用)？设置:importpandasaspdimportnumpyasnpn=np.nanmemberships={'a':['vowel'],'b':['consonant'],'c':['consonant'],'d':['consonant'],'e':['vowel'],'y':['con
对于问题的措辞不佳，我深表歉意，但这是我能做的最好的。我确切地知道我想要什么，但不知道如何提出要求。下面是一个例子展示的逻辑:取值为1或0的两个条件会触发同样取值为1或0的信号。无论如何，条件A都会触发信号(如果A=1，则信号=1，否则信号=0)。条件B不触发信号，但如果条件B保持等于1，信号将保持触发状态在先前由条件A触发信号之后。只有在A和B都回到0后，信号才回到0。1。输入:2。期望的输出(signal_d)并确认for循环可以解决它(signal_l):3。我尝试使用numpy.where():4。可重现的片段:#Settingsimportnumpyasnpimportpan
代码如下:importnumpyasnpX=np.array(range(15)).reshape(5,3)#X'selementvalueismeaninglessflag=np.random.randn(5,4)y=np.array([0,1,2,3,0])#Y'selementvalueinrange(flag.shape[1])andY.shape[0]equalsX.shape[0]dW=np.zeros((3,4))#dW.shapeequals(X.shape[1],flag.shape[1])foriinxrange(5):forjinxrange(4):ifflag[
所以在R中，我会为此使用优化的应用函数，但我现在读到Panda的应用函数是一个抽象循环，甚至可能比一个循环更慢，这在性能上有所体现。在我的机器上，处理60k行需要30分钟。所以本质上，我希望根据具有不同组的数据集来计算移动平均值，我需要在这些数据集上计算移动平均值。有很多这样的团体。所以我基本上首先必须在行/单元格的基础上对数据集进行子集化，然后才计算移动平均值。所以我正在尝试为此提出一个矢量化解决方案，但似乎无法弄清楚您将如何在矢量化方法中对数据框进行子集化。我目前的解决方案使用了一个非常容易理解和维护的应用函数:df['SMA']=df.apply(SMA,axis=1)defSM
