我有一个矩阵X，我正在为其计算中间矩阵乘积的加权和。这是一个最小的可重现示例:importnumpyasnprandom_state=np.random.RandomState(1)n=5p=10X=random_state.rand(p,n)#10x5X_sum=np.zeros((n,n))#5x5#ThelengthofweightsarenotrelatedtoX'sdims,#butwillalwaysbesmallery=3weights=random_state.rand(y)forkinrange(y):X_sum+=np.dot(X.T[:,k+1:],X[:p-(k
我正在使用带有Postgres后端的SQLAlchemy来执行批量插入或更新。为了提高性能，我尝试每千行左右只提交一次:trans=engine.begin()fori,recinenumerate(records):ifi%1000==0:trans.commit()trans=engine.begin()try:inserter.execute(...)exceptsa.exceptions.SQLError:my_table.update(...).execute()trans.commit()但是，这是行不通的。似乎当INSERT失败时，它会使事情处于一种奇怪的状态，从而阻止U
我想研究几个(1000个数量级)形状为(1000,800,1024)的3D数组。我需要计算沿axis=0的平均值，但在此之前，我必须沿axis2滚动数据，直到它“位于正确的位置”。这听起来很奇怪，所以我会试着解释一下。形状为(1024,)的一维子数组是来自物理环形缓冲区的数据。环形缓冲区在不同的位置被读出，我知道。所以我有几个形状为(1000,800)的数组pos。告诉我在什么位置读取了环形缓冲区。我需要根据pos滚动形状为(1000,800,1024)的3D数组data。只有在滚动之后..3D阵列对我才有意义，我才能开始分析它们。在C中，可以编写非常简单的代码，所以我想知道我是否可以
我需要混淆Unicode文本行以减慢那些可能想要提取它们的人的速度。理想情况下，这将通过内置的Python模块或小型附加库来完成；字符串长度将等于或小于原始长度；并且“消除混淆”要尽可能快。我尝试过各种字符交换和XOR例程，但它们很慢。Base64和十六进制编码大大增加了大小。迄今为止，我发现的最有效的方法是在最低设置(1)下使用zlib进行压缩。有没有更好的办法？ 最佳答案 旧的怎么样ROT13把戏？python3:>>>importcodecs>>>x='somestring'>>>y=codecs.encode(x,'rot1
实现可在Python2.7+和3.x中使用的高效Vector/Point类(或什至更好:是否已经存在)的最佳方法是什么？我找到了theblender-mathutils，但它们似乎只支持Python3.x。然后是thisVectorclass,使用numpy,但它只是一个3D矢量。对Vector使用列表，如kivy'svectorclass(sourcecode)具有静态属性(x和y)似乎也很奇怪。(有所有这些列表方法。)目前，我正在使用一个扩展namedtuple的类(如下所示)，但这具有无法更改坐标的缺点。我认为这可能会成为一个性能问题，当成千上万的对象在移动并且每次都会创建一个新
我正在对约100万个项目(每个表示为一个约100个特征向量)运行k-means聚类。我已经为各种k运行了聚类，现在想用sklearn中实现的轮廓分数来评估不同的结果。尝试在没有采样的情况下运行它似乎不可行并且需要很长时间，所以我假设我需要使用采样，即:metrics.silhouette_score(feature_matrix,cluster_labels,metric='euclidean',sample_size=???)不过，我不太清楚什么是合适的抽样方法。给定矩阵的大小，是否有关于使用多大样本的经验法则？是取我的分析机可以处理的最大样本更好，还是取更多较小样本的平均值更好？我
Python中切片操作的迭代效率如何？如果切片不可避免地要复制，是否有替代方案？我知道对列表进行切片操作的时间复杂度为O(k)，其中k是切片的大小。x[5:5+k]#O(k)copyoperation但是，当遍历列表的一部分时，我发现最简洁(也是最Pythonic？)的方法(无需求助于索引)是:foreleminx[5:5+k]:printelem但是我的直觉是，这仍然会导致子列表的昂贵副本，而不是简单地迭代现有列表。 最佳答案 使用:foreleminx[5:5+k]:这是Pythonic的!在您剖析您的代码并确定这是一个瓶颈之前
1.企业专属问答搜索1.1.世界知识vs企业专属知识ChatGPT、通义千问正在引领搜索技术变革，其表现出的“什么都懂，什么都能聊”关键是依赖于底座大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）中压缩的世界知识。但无论是多强大的LLM，能压缩的知识量仍然是有限的。下图中的问题是关于阿里巴巴内部的技术产品，属于企业专属知识，就算是强大的ChatGPT模型给出的答案也是完全错误不相关的。针对这个问题，OpenAI提出了chatgpt-retrieval-plugin、WebGPT，开源社区提出了DocsGPT、ChatPDF、基于langchain的检索增强chatbot等等一系列解决
我有一个MxN数组，其中M是观察的数量，N是每个向量的维数。从这个向量数组中，我需要计算向量之间的mean和minimum欧氏距离。在我看来，这需要我计算MC2距离，这是一个O(nmin(k,n-k))算法。我的M是~10,000，我的N是~1,000，这个计算需要~45秒。是否有更有效的方法来计算mean和min距离？也许是一种概率方法？我不需要它非常精确，只要接近即可。 最佳答案 您没有说明您的矢量来自何处，也没有说明您将如何使用mean和median。以下是对一般情况的一些观察。有限的范围、容错和离散值可能允许更有效的方法。M
我有一个100x100的numpy矩阵。矩阵主要由零填充，但也包含一些整数。例如:[00000001][02200000][00200000]False[00000000][03300000]识别矩阵是否包含任意数量的不同类型的相邻整数的最有效方法是什么？上面的例子会返回False。这是一个True示例，其中包含指示的邻接的行:[00000001][02211000]对角线不算相邻。所以这个例子也会返回False:[00011111][02201000][00200000]False[03000000][33300000]我不需要确定邻接的位置，只需要确定它是否存在。目前，我最好找到矩
