我的代码中的瓶颈是我计算成对距离矩阵的区域.由于这是迄今为止最慢的部分,我花了很多时间来加速我的代码.
我发现许多加速在线使用文章,但收益微乎其微.所以,我正在寻找一种方法来使用我的GPU创建距离矩阵,以进一步加快速度.但是,我对使用GPU进行计算知之甚少. 任何人都可以帮我这样做吗？
在我的研究中,我发现了以下内容,但没有一个使用GPU:
以下是如何计算成对距离矩阵的示例摘录:
import numpy as np
from scipy import spatial
rows = 1000
cols = 10
mat = np.random.randn(rows, cols)
d_mat = spatial.distance.cdist(mat, mat)
我的显卡是Nvidia Quadro M2000M
我在Microsoft Access中有一个VBA脚本.VBA脚本是具有多个人的大型项目的一部分,因此无法离开VBA环境.
在我的脚本的一部分中,我需要快速地在桌面上进行复杂的线性代数.因此,我将编写为记录集的VBA表移动到Python中以执行线性代数,然后返回到VBA.python中的矩阵表示为numpy数组.
一些线性代数是专有的,因此我们使用pyinstaller编译专有脚本.
该过程的细节如下:
input.csv.input.csv作为numpy矩阵加载,对其执行线性代数,并创建输出csv文件output.csv. output.csv. input.csv文件和output.csv文件.这个过程效率低下.
有没有办法在没有csv混乱的情况下将VBA矩阵加载到Python(和后面)？这些方法是否可以通过pyinstaller使用已编译的python代码？
我在stackoverflow上找到了以下相关的示例.但是,它们没有具体解决我的问题.
在我的例子中,我正在编写代码来计算非常大的矩阵的经典多维缩放(缩写为MDS). nnn = 500,000
在MDS一步,我需要计算创3个特征值及其对应的特征向量的n通过n矩阵.该矩阵称为B矩阵.我只需要这三个特征向量和特征值.计算大矩阵的特征向量和特征值的常用方法需要很长时间,而且我不需要非常准确的答案,因此我正在寻找特征向量和特征值的估计.
一些参数:
我的问题:是否有快速估算这种大B矩阵的三个特征向量和特征值的方法？
我的进展:我找到了一种近似矩阵最高特征值的方法,但我不知道是否可以将其推广到最高的三个.我也发现这篇论文写于1996年,但它非常技术性,对我来说很难阅读.
我正在为生物医学成像课程设计一个项目（请注意：这是非编程课程，因此寻求编程帮助并不是作弊。寻求规划方面的概念帮助将是作弊。）使用不同的数学变换的图像。我正在用C编写程序，因此它可以尽可能快。我已经完成了数学转换的代码，但是我已经意识到我不知道如何将灰度.png文件转换为二维矩阵/数组以进行计算，而且我也不知道如何显示.png C档。有人可以帮我吗？
我正在尝试将“ image.png”图像转换为2d数组，其中数组中的每个条目的值都在0-255之间，并与“ image.png”中的每个像素相对应。我还想将一个二维数组（其中每个条目对应于图像中的一个像素，并将其值介于0-255之间）转换为新的“ image_two.png”文件。
我是一个有点新的程序员。我在python编程方面有扎实的基础，但是C对我来说是新的。我做了很多研究，发现很多人都在谈论使用“此库”或“该库”，或“此库”，但是我如何在C中使用下载的库？作为python程序员，这对我来说是陌生的领域:(
我正在使用Ubuntu 12.04
重申：
您如何在C中将灰度的.png图像读取为二维数组/矩阵？
您如何在C中将二维数组/矩阵显示为灰度图像？
您如何使用C代码下载下载的库（特别是针对上述两个问题）？我发现了如何使用这些库。
编辑：我仍然很难弄清楚如何从.png文件中创建一个灰度2d数组，以及如何从灰度2d矩阵中创建一个.png文件。有人可以帮忙吗？
我需要帮助解决我在 Ubuntu 13.04 上的 Octave 3.6.4 中遇到的问题。
我查找了多种方法来更改字体大小和/或图例、标题或绘图轴的字体；而且我发现我找到的代码不起作用。我尝试复制一些旨在更改文本或字体大小的代码片段，但无法更改它们。
Octave 输出图表时显示的字体是普通的定宽字体。
谁能帮我？我尝试过诸如...
xlabel('x-title', 'FontSize', 20)
或者
xlabel('x-title', 'FontName', 'Vera')
或者
foo = xlabel('x-title')
set(foo, 'FontSize', 20)
或者
foo = xlabel('x-title)
set(foo, 'FontName', 'Vera')
并且没有改变字体。
如何将一个sympy方程组转换为矩阵形式？
例如,如何转换这样的系统:
equation_one = 4*a*x + 3*b*y
equation_two = 2*b*x + 1*a*y
进入这样的系统:
matrix_form = ([equation_one, equation_two], [x, y])
这将返回:
[[4*a, 3*b],
[2*b, 1*a]]
是否存在类似matrix_form()的函数？
我有一个foo包含n行和m列的矩阵。例：
>>> import numpy as np
>>> foo = np.arange(6).reshape(3, 2) # n=3 and m=2 in our example
>>> print(foo)
array([[0, 1],
[2, 3],
[4, 5]])
我有一个数组bar与n元素。例：
>>> bar = np.array([9, 8, 7])
我有一个包含列索引ind的长度列表n。例：
>>> ind = np.array([0, 0, 1], dtype='i')
我想使用列索引ind来将值赋给bar矩阵foo。我想每行执行一次。假设执行此操作的函数称为assign_function，我的输出将如下所示：
>>> assign_function(ind, bar, foo)
>>> print(foo)
array([[9, 1],
[8, 3],
[4, 7]])
有pythonic的方法可以做到这一点吗？
我有两个二进制整数,x0并且x1是8位(这样它们跨越从0到255).关于这些数字,这句话总是如此:x0 & x1 == 0.这是一个例子:
bx0 = 100 # represented as 01100100 in binary
bx1 = 129 # represented as 10000001 in binary
所以我需要对这些数字进行以下操作.首先,将这些二进制表示解释为三元(基数为3)的数字,如下所示:
tx0 = ternary(bx0) # becomes 981 represented as 01100100 in ternary
tx1 = ternary(bx1) # becomes 2188 represented as 10000001 in ternary
然后,1将三元表示中的所有内容交换tx1为2:
tx1_swap = swap(tx1) # becomes 4376, represented as 20000002 in ternary
然后使用它们的三元版本OR来获得最终的组合数字:
result = ternary_or(tx0, tx1_swap) # …Python中是否可以计算字符串中的术语？例如:
string_a = "4 ** (3 - 2)"
unknown_function(string_a) = 4
这可能吗？在我的例子中是否有模仿"unknown_function"的函数？