标签: multiplying

我正在尝试在C中优化我的一些代码,这比下面的代码段大很多.来自Python,我想知道你是否可以简单地将整个数组乘以我下面的数字.

显然,它不像我在下面那样工作.有没有其他方法可以实现相同的功能,或者我必须像for循环一样遍历整个数组？

void main()
{
    int i;
    float data[] = {1.,2.,3.,4.,5.};

    //this fails
    data *= 5.0;

    //this works
    for(i = 0; i < 5; i++) data[i] *= 5.0;

}

我想知道当前cpus当至少其中一个为零时,是否避免乘以两个数字.谢谢

我试图在汇编中进行简单的乘法操作,但由于某种原因,我没有看到寄存器在标记MUL功能时发生变化.

mov bx, 5    
mov cx, 10

mul cx

有这样的表:

sold_items:

code   | size   | quantity 
abc123 | small  | 4
abc123 | medium | 2  
xyz987 | small  | 3
xyz987 | medium | 1
xyz987 | large  | 2

价目单价目表:

code   | size   | price 
abc123 | small  | 5
abc123 | medium | 7  
abc123 | large  | 9 
xyz987 | small  | 10
xyz987 | medium | 13
xyz987 | large  | 15

这将是你最好的(更快的查询)方法

结果:

code   | sold_items | cash
abc123 | 6          | 34 …

我试图将列向量(n,1)的一部分乘以另一行向量(1,n)的一部分.两个部分的长度相同.所以我应该得到一个矩阵(n,n).

这是我的简单代码:

PROGRAM test_pack_1
REAL :: m(1,10), x(10,1), y(10,10)

m = reshape( (/ 1, -1, 3, 2, 1, 2, -2, -2, 1, 0 /), (/ 1, 10 /))
x = reshape( (/ 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0 /), (/ 10, 1 /))

y(1:9,1:9) = MATMUL(x(1:9,1),m(1,1:9))


DO j = 1,10
PRINT* ;WRITE(*,*) y(:,j)
ENDDO
print *

END PROGRAM

我正在使用:

ifort -g -debug -traceback -check all -ftrapuv test_cshift.f90

我得到了:

test_cshift.f90(7): error #6241: The shapes of the arguments …

我有以下代码

      int i, a, z;
i = 2343243443;
a = 5464354324324324;
z = i * a;
cout << z << endl;

当它们相乘时,它给出了-1431223188,这不是答案.我怎样才能让它给我正确的答案？

是否有可能将两个ndarray A和B相乘并将结果添加到C,而不会为A次B创建一个大的中间数组？

对于C = A乘B的情况,Numpy具有out关键字参数:

numpy.multiply(A, B, out=C)

C + = A次B的情况怎么样？

我有两个熊猫DataFrame要乘以：

frame_score: 
   Score1  Score2
0     100      80
1    -150      20
2    -110      70
3     180      99
4     125      20

frame_weights: 
   Score1  Score2
0     0.6     0.4

我试过了：

import pandas as pd
import numpy as np

frame_score = pd.DataFrame({'Score1'  : [100, -150, -110, 180, 125], 
                      'Score2'  : [80,  20, 70, 99, 20]})

frame_weights = pd.DataFrame({'Score1': [0.6], 'Score2' : [0.4]})

print('frame_score: \n{0}'.format(frame_score))
print('\nframe_weights: \n{0}'.format(frame_weights))

# Each of the following alternatives yields the same results
frame_score_weighted = frame_score.mul(frame_weights, axis=0)
frame_score_weighted = frame_score * frame_weights …

我有四个表:文档,项目,文章和文档关系.在文档中有三种类型的文档,这个问题只涉及其中两种:订单和发票.发票根据订单生成.发票可以有多个订单,一个订单可以有多个发票.订单和发票可以有多个项目.表DocumentRelations包含订单和发票之间的关系,哪个发票是从哪个订单/订单生成的.

Documents:
ID | Name
-- | -------- 
1  | O/2017/1
2  | I/2017/1
3  | O/2017/2
4  | I/2017/2
5  | O/2017/3
6  | O/2017/4
.. | ...
99 | X/2017/1

Ttems:
ID | ArticleID | DocumentID | Quantity
-- | --------- | ---------- | --------
1  | 1         | 1          | 12
2  | 1         | 2          | 3
3  | 2         | 3          | 41
4  | 2         | 4          | 41
5  | 1         | 4 …

我没有找到记录在哪里*.似乎它可以等同于tf.multiply或tf.scalar_mul.是这样吗？