我有一个256x256x256Numpy数组,其中每个元素都是一个矩阵.我需要对这些矩阵中的每一个进行一些计算,并且我想使用该multiprocessing模块来加快速度.
这些计算的结果必须存储在256x256x256与原始数组相同的数组中,以便[i,j,k]原始数组中元素的矩阵结果必须放在[i,j,k]新数组的元素中.
为此,我想制作一个可以伪方式写入的列表,[array[i,j,k], (i, j, k)]并将其传递给一个"多处理"的函数.假设这matrices是从原始数组中提取的所有矩阵的列表,并且myfunc是执行计算的函数,代码看起来有点像这样:
import multiprocessing
import numpy as np
from itertools import izip
def myfunc(finput):
# Do some calculations...
...
# ... and return the result and the index:
return (result, finput[1])
# Make indices:
inds = np.rollaxis(np.indices((256, 256, 256)), 0, 4).reshape(-1, 3)
# Make function input from the matrices and the indices:
finput = izip(matrices, inds)
pool = multiprocessing.Pool()
async_results …我正在使用Python和Numpy进行一些数据分析.
我有一个大的3D矩阵(NxNxN),其中每个单元格也是一个矩阵,这次是3x3矩阵.调用矩阵data,它看起来像这样:
data[N,N,N,3,3]
我需要找到所有3x3矩阵的特征值,为此我使用Numpy的eigvals例程,但需要很长时间才能完成.现在我几乎这样做:
for i in range(N):
for j in range(N):
for k in range(N):
a = np.linalg.eigvals(data[i,j,k,:,:])
对于N = 256,这需要大约一个小时.关于如何提高效率的任何想法？
非常感谢任何建议!
我在向后引用外键方面有些挣扎peewee。考虑以下代码：
import peewee as pw
db = pw.SqliteDatabase(':memory:')
class Parent(pw.Model):
name = pw.CharField()
class Meta:
database = db
class Child(pw.Model):
name = pw.CharField()
parent = pw.ForeignKeyField(Parent, related_name="kid")
class Meta:
database = db
db.create_tables([Parent, Child])
bob = Parent.create(name="Bob")
alice = Child.create(name="Alice", parent=bob)
可以与Bob的孩子接触bob.kid，这可以给我一个机会SelectQuery。但是，根据设计，我知道任何一个Parent都只能有一个Child。然后可以使用访问该孩子bob.kid[0]。
我希望能够通过简单地调用而不是Child从a 访问。无需进一步修改类就可以实现吗？Parentbob.kidbob.kid[0]Parent
我正在开发一个线程应用程序，其中一个线程将提供Queue要修改的对象，然后许多其他线程将从队列中读取，进行修改并保存更改。
该应用程序不需要很多并发，所以我想坚持使用 SQLite 数据库。这是一个说明该应用程序的小示例：
import queue
import threading
import peewee as pw
db = pw.SqliteDatabase('test.db', threadlocals=True)
class Container(pw.Model):
contents = pw.CharField(default="spam")
class Meta:
database = db
class FeederThread(threading.Thread):
def __init__(self, input_queue):
super().__init__()
self.q = input_queue
def run(self):
containers = Container.select()
for container in containers:
self.q.put(container)
class ReaderThread(threading.Thread):
def __init__(self, input_queue):
super().__init__()
self.q = input_queue
def run(self):
while True:
item = self.q.get()
with db.execution_context() as ctx:
# Get a new connection to the container object:
container = Container.get(id=item.id)
container.contents …