- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我一直在尝试学习 Cython 来加快我的一些计算速度。这是我正在尝试做的事情的一个子集:这只是在使用 NumPy 数组的同时使用递归公式对微分方程进行积分。与纯 python 版本相比,我已经实现了约 100 倍的速度提升。但是,通过查看 -a
cython 命令为我的代码生成的 HTML 文件,我似乎可以提高速度。我的代码如下(标记为 HTML 文件中黄色的行,我想将其设为白色):
%%cython
import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
from libc.math cimport exp,sqrt
@cython.boundscheck(False)
cdef double riccati_int(double j, double w, double h, double an, double d):
cdef:
double W
double an1
W = sqrt(w**2 + d**2)
#dark_yellow
an1 = ((d - (W + w) * an) * exp(-2 * W * h / j ) - d - (W - w) * an) /
((d * an - W + w) * exp(-2 * W * h / j) - d * an - W - w)
return an1
def acalc(double j, double w):
cdef:
int xpos, i, n
np.ndarray[np.int_t, ndim=1] xvals
np.ndarray[np.double_t, ndim=1] h, a
xpos = 74
xvals = np.array([0, 8, 23, 123, 218], dtype=np.int) #dark_yellow
h = np.array([1, .1, .01, .1], dtype=np.double) #dark_yellow
a = np.empty(219, dtype=np.double) #dark_yellow
a[0] = 1 / (w + sqrt(w**2 + 1)) #light_yellow
for i in range(h.size): #dark_yellow
for n in range(xvals[i], xvals[i + 1]): #light_yellow
if n < xpos:
a[n+1] = riccati_int(j, w, h[i], a[n], 1.) #light_yellow
else:
a[n+1] = riccati_int(j, w, h[i], a[n], 0.) #light_yellow
return a
在我看来,我上面标记的所有 9 条线都应该能够通过适当的调整变成白色。一个问题是能否以正确的方式定义 NumPy 数组。但可能更重要的是让第一个标记的行有效工作的能力,因为这是完成大部分计算的地方。我尝试阅读单击黄线后 HTML 文件显示的生成的 C 代码,但老实说,我不知道如何阅读该代码。如果有人可以帮助我,我将不胜感激。
最佳答案
我认为你不需要关心不在循环中的黄线。添加以下编译器指令将使循环中的三行更快:
@cython.cdivision(True)
cdef double riccati_int(double j, double w, double h, double an, double d):
pass
@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
def acalc(double j, double w):
pass
关于python - 在不产生 python 开销的情况下在 Cython 中定义 NumPy 数组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/18049793/
作为脚本的输出,我有 numpy masked array和标准numpy array .如何在运行脚本时轻松检查数组是否为掩码(具有 data 、 mask 属性)? 最佳答案 您可以通过 isin
我的问题 假设我有 a = np.array([ np.array([1,2]), np.array([3,4]), np.array([5,6]), np.array([7,8]), np.arra
numpy 是否有用于矩阵模幂运算的内置实现? (正如 user2357112 所指出的,我实际上是在寻找元素明智的模块化减少) 对常规数字进行模幂运算的一种方法是使用平方求幂 (https://en
我已经在 Numpy 中实现了这个梯度下降: def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iterations): m = len(y) for i
我有一个使用 Numpy 在 CentOS7 上运行的项目。 问题是安装此依赖项需要花费大量时间。 因此,我尝试 yum install pip install 之前的 numpy 库它。 所以我跑:
处理我想要旋转的数据。请注意,我仅限于 numpy,无法使用 pandas。原始数据如下所示: data = [ [ 1, a, [, ] ], [ 1, b, [, ] ], [ 2,
numpy.random.seed(7) 在不同的机器学习和数据分析教程中,我看到这个种子集有不同的数字。选择特定的种子编号真的有区别吗?或者任何数字都可以吗?选择种子数的目标是相同实验的可重复性。
我需要读取存储在内存映射文件中的巨大 numpy 数组的部分内容,处理数据并对数组的另一部分重复。整个 numpy 数组占用大约 50 GB,我的机器有 8 GB RAM。 我最初使用 numpy.m
处理我想要旋转的数据。请注意,我仅限于 numpy,无法使用 pandas。原始数据如下所示: data = [ [ 1, a, [, ] ], [ 1, b, [, ] ], [ 2,
似乎 numpy.empty() 可以做的任何事情都可以使用 numpy.ndarray() 轻松完成,例如: >>> np.empty(shape=(2, 2), dtype=np.dtype('d
我在大型 numpy 数组中有许多不同的形式,我想使用 numpy 和 scipy 计算它们之间的边到边欧氏距离。 注意:我进行了搜索,这与堆栈中之前的其他问题不同,因为我想获得数组中标记 block
我有一个大小为 (2x3) 的 numpy 对象数组。我们称之为M1。在M1中有6个numpy数组。M1 给定行中的数组形状相同,但与 M1 任何其他行中的数组形状不同。 也就是说, M1 = [ [
如何使用爱因斯坦表示法编写以下点积? import numpy as np LHS = np.ones((5,20,2)) RHS = np.ones((20,2)) np.sum([ np.
假设我有 np.array of a = [0, 1, 1, 0, 0, 1] 和 b = [1, 1, 0, 0, 0, 1] 我想要一个新矩阵 c 使得如果 a[i] = 0 和 b[i] = 0
我有一个形状为 (32,5) 的 numpy 数组 batch。批处理的每个元素都包含一个 numpy 数组 batch_elem = [s,_,_,_,_] 其中 s = [img,val1,val
尝试为基于文本的多标签分类问题训练单层神经网络。 model= Sequential() model.add(Dense(20, input_dim=400, kernel_initializer='
首先是一个简单的例子 import numpy as np a = np.ones((2,2)) b = 2*np.ones((2,2)) c = 3*np.ones((2,2)) d = 4*np.
我正在尝试平均二维 numpy 数组。所以,我使用了 numpy.mean 但结果是空数组。 import numpy as np ws1 = np.array(ws1) ws1_I8 = np.ar
import numpy as np x = np.array([[1,2 ,3], [9,8,7]]) y = np.array([[2,1 ,0], [1,0,2]]) x[y] 预期输出: ar
我有两个数组 A (4000,4000),其中只有对角线填充了数据,而 B (4000,5) 填充了数据。有没有比 numpy.dot(a,b) 函数更快的方法来乘(点)这些数组? 到目前为止,我发现
我是一名优秀的程序员,十分优秀!