«vectorization» 태그된 질문

가정 a1, b1, c1,와 d1힙 메모리 내 숫자 코드 포인트는 다음과 같은 핵심 루프를 가지고있다. const int n = 100000; for (int j = 0; j < n; j++) { a1[j] += b1[j]; c1[j] += d1[j]; } 이 루프는 다른 외부 for루프 를 통해 10,000 번 실행 됩니다. 속도를 높이기 …

2246 c++  c  performance  compiler-optimization  vectorization 

이러한 벡터화 방법을 기본 예제와 함께 사용하는시기를 알려주시겠습니까? 그 볼 mapA는 Series있는 나머지 반면, 방법 DataFrame방법. 나는 혼동있어 apply및 applymap방법하지만. 왜 DataFrame에 함수를 적용하는 두 가지 방법이 있습니까? 사용법을 보여주는 간단한 예제도 훌륭합니다!

465 python  pandas  dataframe  vectorization 

R에는 요소 x와 벡터가 v있습니다. 나는에 요소의 첫 번째 인덱스를 찾으려면 v그와 같다 x. 이 작업을 수행하는 한 가지 방법은 다음 which(x == v)[[1]]과 같습니다 . , 그러나 그것은 너무 비효율적입니다. 더 직접적인 방법이 있습니까? 보너스 포인트의 경우 x벡터 인 경우 작동하는 함수가 있습니까? 즉, 그것은 각각의 요소의 위치를 나타내는 …

324 r  indexing  match  vectorization 

몇 번이나, 나는 matlab, fortran ...에서 다른 용어를 만났습니다 ...하지만 다른 것은 ... 그것이 무엇을 의미하는지, 그것이 무엇을 의미하는지 설명을 찾지 못했습니다. 여기에 묻습니다. 벡터화 란 무엇입니까? 예를 들어 "루프가 벡터화 됨"이란 무엇입니까?

190 vectorization 

그래서 우리는 모든 R 신규 사용자에게 " apply벡터화되지 않았으며 Patrick Burns R Inferno Circle 4 "를 확인하는 데 익숙합니다 . 일반적인 반사는 apply 제품군에서 기능을 사용하는 것입니다. 이것은 벡터화 가 아니며 루프 숨김 입니다. apply 함수의 정의에는 for 루프가 있습니다. lapply 함수는 루프를 묻지 만 실행 시간은 명시적인 for 루프와 …

138 r  performance  loops  vectorization  apply 

NumPy 배열 A가 주어지면 동일한 함수 f 를 모든 셀 에 적용하는 가장 빠르고 효율적인 방법은 무엇입니까? A (i, j) 에 f (A (i, j)) 를 할당한다고 가정합니다 . 함수 f 에는 바이너리 출력이 없으므로 mask (ing) 연산이 도움이되지 않습니다. "명백한"이중 루프 반복 (모든 셀)이 최적의 솔루션입니까?

124 python  performance  function  numpy  vectorization 

예를 들어라고 말하여 벡터의 모든 항목에 함수를 적용하거나 함수를 v + 1사용할 수 있습니다 arrayfun. for 루프를 사용하지 않고 행렬의 모든 행 / 열에 대해 어떻게 할 수 있습니까?

106 matlab  function  matrix  vectorization 

인가 for루프는 정말 "나쁜"? 그렇지 않다면 기존의 "벡터화 된"접근 방식을 사용하는 것보다 어떤 상황에서 더 나을까요? 1 저는 "벡터화"의 개념과 팬더가 계산 속도를 높이기 위해 벡터화 기술을 사용하는 방법에 대해 잘 알고 있습니다. 벡터화 된 함수는 전체 시리즈 또는 DataFrame에 대한 작업을 브로드 캐스트하여 기존의 데이터 반복보다 훨씬 더 빠른 …

106 python  pandas  iteration  vectorization  list-comprehension 

내 Java 프로그램의 병목 현상이 실제로 많은 벡터 내적을 계산하기위한 타이트한 루프라고 가정 해 보겠습니다. 예, 프로필을 작성했습니다. 예, 병목 현상입니다. 예, 중요합니다. 예, 알고리즘이 그렇습니다. 예, 바이트 코드를 최적화하기 위해 Proguard를 실행했습니다. 작업은 본질적으로 내적입니다. 에서와 같이 두 개가 float[50]있고 쌍을 이루는 곱의 합을 계산해야합니다. SSE 또는 MMX와 ​​같이 …

95 java  floating-point  jit  sse  vectorization 

Matlab과 함께 일하고 있습니다. 이진 정사각 행렬이 있습니다. 각 행마다 1 이상의 항목이 있습니다.이 행렬의 각 행을 통과하여 해당 1의 인덱스를 반환하여 셀 항목에 저장하려고합니다. Matlab에서는 for 루프가 실제로 느리기 때문에이 행렬의 모든 행을 반복하지 않고이 작업을 수행 할 수있는 방법이 있는지 궁금합니다. 예를 들어, 내 매트릭스 M = 0 …

10 matlab  vectorization 

배열이 있고 동적 창과 최대 롤링 차이가 필요합니다. a = np.array([8, 18, 5,15,12]) print (a) [ 8 18 5 15 12] 먼저 자체적으로 차이를 만듭니다. b = a - a[:, None] print (b) [[ 0 10 -3 7 4] [-10 0 -13 -3 -6] [ 3 13 0 10 7] …

9 python  numpy  max  vectorization  diagonal