- c - 在位数组中找到第一个零
- linux - Unix 显示有关匹配两种模式之一的文件的信息
- 正则表达式替换多个文件
- linux - 隐藏来自 xtrace 的命令
假设我有两个列表(长度总是相同):
l0 = [0, 4, 4, 4, 0, 0, 0, 8, 8, 0]
l1 = [0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 8, 8, 8]
在按元素比较这些列表时,我需要应用以下交集和并集规则:
# union and intersect
uni = [0]*len(l0)
intersec = [0]*len(l0)
for i in range(len(l0)):
if l0[i] == l1[i]:
uni[i] = l0[i]
intersec[i] = l0[i]
else:
intersec[i] = 0
if l0[i] == 0:
uni[i] = l1[i]
elif l1[i] == 0:
uni[i] = l0[i]
else:
uni[i] = [l0[i], l1[i]]
因此,期望的输出是:
uni: [0, [4, 1], [4, 1], [4, 1], 0, 0, 0, 8, 8, 8]
intersec: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 8, 8, 0]
虽然这可行,但我需要对数百个非常大的列表(每个列表都有数千个元素)执行此操作,因此我正在寻找一种对其进行矢量化的方法。我尝试使用 np.where
和各种掩码策略,但速度很快。欢迎提出任何建议。
* 编辑 *
关于
uni: [0, [4, 1], [4, 1], [4, 1], 0, 0, 0, 8, 8, 8]
对比
uni: [0, [4, 1], [4, 1], [4, 1], 0, 0, 0, 8, 8, [0, 8]]
我仍然在脑海中与 8 和 [0, 8] 作斗争。这些列表源自系统注释中的 BIO 标签(参见 IOB labeling of text chunks ),其中每个列表元素是文档中的字符索引,而 vakue 是分配的枚举标签。 0代表一个标签代表没有注释(即,用于确定混淆矩阵中的负数);而非零元素表示为该字符分配的枚举标签。由于我忽略了真正的否定,我想我可以说 8 等同于 [0, 8]。至于这是否简化了事情,我还不确定。
* 编辑 2 *
我使用 [0, 8]
是为了让事情变得简单,并使 intersection
和 union
的定义与集合论保持一致.
最佳答案
我不会称它们为“交集”和“并集”,因为这些操作在集合上具有明确定义的含义,而您要执行的操作既不是它们。
然而,做你想做的:
l0 = [0, 4, 4, 4, 0, 0, 0, 8, 8, 0]
l1 = [0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 8, 8, 8]
values = [
(x
if x == y else 0,
0
if x == y == 0
else x if y == 0
else y if x == 0
else [x, y])
for x, y in zip(l0, l1)
]
result_a, result_b = map(list, zip(*values))
print(result_a)
print(result_b)
这对于数千甚至数百万个元素来说绰绰有余,因为操作非常基础。当然,如果我们谈论的是数十亿,您可能还是想看看 numpy。
关于python - 如何向量化此操作,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57847157/
我想使用Tensorflow的transform_graph工具优化图形。我尝试优化 MultiNet 中的图表(以及其他具有类似编码器-解码器架构的)。然而,优化后的图在使用 quantize_we
我试图在 C# 中将图像量化为 10 种颜色,但在绘制量化图像时遇到问题,我已经制作了映射表并且它是正确的,我已经制作了原始图像的副本并且正在更改基于映射表的像素颜色,我使用下面的代码: bm = n
我需要降低UIImage的颜色深度,但是我不知道该怎么做。结果应与在Photoshop中应用索引颜色相同。 我的目标是要具有较低的色深(32色或更低)。也许这是我的错,但我没有找到解决方法。令人惊讶的
我有大量的 numpy 向量,每个形状 (3,) 都有 8 位整数值: vec = np.random.randint(2**8, size=3) 我想通过一些已知的缩减因子将这些向量量化到更小的空间
我正在用 jQuery 编写一个心理学应用程序。我的项目的一部分需要测量用户对声音的 react 时间(用户按下一个键)。因此,我需要在调用(&时间戳)声音文件和实际开始播放之间的延迟尽可能小地播放声
最近,我开始使用 Tensorflow + Keras 创建神经网络,我想尝试 Tensorflow 中提供的量化功能。到目前为止,使用 TF 教程中的示例进行试验效果很好,我有这个基本的工作示例(来
使用当前的 Tensorflow quantization ops ,我将如何在推理过程中模拟每 channel 量化?这paper将每层量化定义为 We can specify a single q
我已经卡住了我的模型并获得了 .pb 文件。然后我在 Linux 上使用 tocoConverter 量化我的模型,因为 Windows 不支持它。我有 quantized_model.tflite。
我将 git 用于一个稍微不寻常的目的——它在我写小说时存储我的文本。 (我知道,我知道......令人讨厌。) 我正在尝试跟踪生产力,并想衡量后续提交之间的差异程度。作家代表“作品”的是“文字”,至
quantization有什么区别和 simplification ? 量化是另一种简化方式吗? 在某些情况下使用量化更好吗? 或者我应该同时使用两者? 最佳答案 几何体的总大小由两个因素控制:点数和
扎克伯格说,Llama3-8B还是太大了,不适合放到手机中,有什么办法? 量化、剪枝、蒸馏,如果你经常关注大语言模型,一定会看到这几个词,单看这几个字,我们很难理解它们都干了些什么,但
相对于
我正在将一些我无法控制的 XML 转换为 XHTML。 XML 模式定义了一个 段落标记和 和 用于列表。 我经常在这个 XML 中找到嵌套在段落中的列表。因此,直接转换会导致 s 嵌套在 中s,
我看到过这样的说法:CNN 的更深层次可以学习识别更复杂的特征。这通常附带一张早期过滤器识别直线/简单曲线的图片,以及后期过滤器识别更复杂图案的图片。它具有直观意义:您距离数据越远,您对数据的理解就越
在使用 C++ 的带有 tensorflow lite 的树莓派上,对象检测无法正常工作。我的代码编译并运行,但输出似乎从未得到正确填充。我是否会遗漏任何依赖项或错误地访问结果? 我遵循了以下教程:
如何衡量/量化 Corona SDK 游戏应用中的“迟缓”? 我在我构建的基于 Corona SDK 的物理游戏(使用 Box2D)上寻找旧手机(例如 iPhone 4、Samsung GT-I900
我正在尝试创建一个 Tensorflow 量化模型,以便使用 Coral USB 加速器进行推理。这是我的问题的一个最小的独立示例: import sys import tensorflow as t
我有一个分位数回归模型,其中包含 1 个回归变量和 1 个回归变量。我想假设检验回归量在每个分位数上都相等。我想到的一种方法是在 {0.01,0.02,....,0.99} 上测试所有 tau。但是,
要求做,在 PGM 文件上使用 KMeans 进行 vector 量化(或图像压缩) 图像是 PMG 文件,其中 b = block 大小,k = 次数,t = 迭代,-g = 初始质心 图像是这样的
我是一名优秀的程序员,十分优秀!