- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我正在尝试编写一个 python 函数,它接受一个向量 (1x128),然后在一个大型未排序矩阵 (2000x128) 中找到最相似的列。此函数在应用程序中调用了约 100000 次。当我在桌面 PC 上工作时没有问题,但它在 Raspberry Pi 上运行非常慢。这是我的功能;
def find_similar_index(a):
d = []
norma=np.linalg.norm(a)
for i in range(0, 1999):
d.append(np.abs(np.linalg.norm(a - A[:, i]))/norma)
return np.argmin(d)
我可以改进此功能中的任何内容以加快工作速度吗?我可以使用 Raspberry Pi 的 GPU 进行这种计算吗?
最佳答案
这是使用 broadcasting
的一种方法和 np.einsum
-
subs = (a[:,None] - A)
sq_dist = np.einsum('ij,ij->j',subs, subs)
min_idx = np.abs(sq_dist).argmin()
使用 (a-b)^2 = a^2 + b^2 - 2ab
公式获取 sq_dist
的另一种方法 -
sq_dist = (A**2).sum(0) + a.dot(a) - 2*a.dot(A)
有了 np.einsum
,这会提升到 -
sq_dist = np.einsum('ij,ij->j',A,A) + a.dot(a) - 2*a.dot(A)
此外,由于我们只对最接近的索引以及与 np.linalg.norm
的距离感兴趣的最终结果在给定输入数组中的实数的情况下为正,因此我们可以跳过 np.abs
并跳过 norma
的缩放。
运行时测试
方法-
def app0(a,A): # Original approach
d = []
for i in range(0, A.shape[1]):
d.append(np.linalg.norm(a - A[:, i]))
return np.argmin(d)
def app1(a,A):
subs = (a[:,None] - A)
sq_dist = np.einsum('ij,ij->j',subs, subs)
return sq_dist.argmin()
def app2(a,A):
sq_dist = (A**2).sum(0) + a.dot(a) - 2*a.dot(A)
return sq_dist.argmin()
def app3(a,A):
sq_dist = np.einsum('ij,ij->j',A,A) + a.dot(a) - 2*a.dot(A)
return sq_dist.argmin()
既然您提到向量
的形状是(1x128)
,并且您正在A
中寻找与该向量相似的列,所以似乎每列的长度都是 128
,因此我假设 A
的形状是 (128, 2000)
。根据这些假设,这里是使用列出的方法的设置和时间安排 -
In [194]: A = np.random.rand(128,2000)
...: a = np.random.rand(128)
...:
In [195]: %timeit app0(a,A)
100 loops, best of 3: 9.21 ms per loop
In [196]: %timeit app1(a,A)
1000 loops, best of 3: 330 µs per loop
In [197]: %timeit app2(a,A)
1000 loops, best of 3: 287 µs per loop
In [198]: %timeit app3(a,A)
1000 loops, best of 3: 291 µs per loop
In [200]: 9210/287.0 # Speedup number
Out[200]: 32.09059233449477
关于Python 在大矩阵中查找相似向量的最快方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43355547/
什么是更快的安卓? Color.rgb(184, 134, 011); 或 Color.parseColor("#234181"); 还是别的什么? 答案:最快的似乎是: int mycolor =
没错, 基本上我需要计算出从服务器到最终用户的最短路线。我有 2 台服务器 - 一台在英国,一台在美国。 我需要根据最终用户的位置确定从哪个服务器加载内容。 我最初想使用 fsock/curl/fgc
我正在阅读固定宽度整数类型 ( cpp reference) 并遇到int_fast8_t、int_fast16_t、int_fast32_t 和 int_least8_t 类型,int_least1
Closed. This question is opinion-based。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗?更新问题,以便editing this post用事实和引用来回答。 6年前关闭。
我有大量目录,我想尽快读取所有文件。我的意思是,不是 DirectoryInfo.GetFiles 快,而是“get-clusters-from-disk-low-level”快。 当然,.NET 2
我尝试寻找最小的可被1到n整除的数字,现在我正在寻求有关进一步压缩/使我的解决方案更有效的方法的建议。如果也有O(1)解决方案,那将非常酷。 def get_smallest_number(n):
有很多不同的方法可以在驱动程序之间选择元素。我想知道哪一个最快且最适合 native 应用程序(iOS 和 Android)。 Appium Driver 类有: findElementByAcces
关闭。这个问题不符合Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的场外资源的问题对于 Stack Overflow 来说是偏离主题的,
让矩阵 A 说 A = magic(100);。我见过两种计算矩阵 A 的所有元素之和的方法。 sumOfA = sum(sum(A)); 或者 sumOfA = sum(A(:)); 其中一个比另一
我想为玩具车在没有障碍物的平面 (2d) 上规划一条路线。玩具车应该从点 (p1x,p1y) 移动到 (p2x,p2y)(又名狄利克雷边界条件)。此外,玩具车在起点的速度是(v1x,v1y),终点处要
假设有 n 个 3 维对象(多面体)。最快的方法是计算所有对象的交集O(n^2)? 现在,我正在使用一个基本上强制 T(n) 等于 n ^ 2 的库: for each object: // ther
关闭。这个问题需要 details or clarity 。它目前不接受答案。 想改进这个问题吗? 添加细节并通过 editing this post 澄清问题。 关闭 5 年前。 Improve
在 c: 上,我有数以万计的 *.foobar 文件。它们在各种各样的地方(即子目录)。这些文件的大小大约为 1 - 64 kb,并且是纯文本。 我有一个 class Foobar(string fi
我的基本问题是有多个线程做一些事情,其中一些需要比其他线程更多的时间(20 倍甚至更多),他们需要的时间只取决于起始值,但不能从起始值预测单独他们需要多少时间。为了减少更快线程的空闲时间,我想通过
好的,我有一个疑问: select distinct(a) from mytable where b in (0,3) 什么会更快,上面的还是 select distinct(a) from myta
问题简介: 我正在开发一个生态生理模型,我使用了一个名为 S 的引用类列表。存储模型需要输入/输出的每个对象(例如气象、生理参数等)。 此列表包含 5 个对象(请参见下面的示例): - 两个数据帧,S
我有一个正在工作的问题陈述,但我仍然想知道更高效、更快,更重要的是正确设计来处理下面提到的场景。 我有一个 POJO 类 class A { String s; Double d; } 我正在
关闭。这个问题需要更多focused .它目前不接受答案。 想改进这个问题吗? 更新问题,使其只关注一个问题 editing this post . 关闭 3 年前。 Improve this q
关于 LLVM 如何优化代码,关于 SO 以及整个网络都有一些非常好的描述。但这些都无法回答我的具体问题。 在 Xcode 中,项目和目标设置中有各种代码优化选项。我理解在开发过程中不需要优化,但为什
我正在用 C# 开发一个服务器项目,在收到 TCP 消息后,它会被解析并存储在一个精确大小的 byte[] 中。 (不是固定长度的缓冲区,而是存储所有数据的绝对长度的字节[]。) 现在为了阅读这个 b
我是一名优秀的程序员,十分优秀!