defnumpy_vectorized():result=array1+array2 # Traditional loop-based processing defloop_based():result=[]foriinrange(len(list1)):result.append(list1[i]+list2[i])# Measure execution timeforNumPy vectorized approach numpy_time=timeit.timeit(numpy_vectorized,number=100)# Measure execution timefor...
>>> x.flatten()array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) 当你使用flatten时,对新数组的更改不会影响父数组。 例如: >>> a1 = x.flatten()>>> a1[0] = 99>>> print(x) # Original array[[ 1 2 3 4][ 5 6 7 8][ 9 10 11 12]]>>> print(a1) # New arra...
In [20]: arr1 = np.array(data1) In [21]: arr1 Out[21]: array([6.,7.5,8.,0.,1.]) 嵌套序列(比如由一组等长列表组成的列表)将会被转换为一个多维数组: In [22]: data2 = [[1,2,3,4], [5,6,7,8]] In [23]: arr2 = np.array(data2) In [24]: arr2 Out[24]: array...
lis=range(10)arr=np.array(lis)print(arr)# ndarray数据print(arr.ndim)# 维度个数print(arr.shape)# 维度大小 # listoflist嵌套序列转换为ndarray lis_lis=[range(10),range(10)]arr=np.array(lis_lis)print(arr)# ndarray数据print(arr.ndim)# 维度个数print(arr.shape)# 维度大小 运行结果: 代码语...
(np.add(x, y)) # Elementwise difference; both produce the array # [[-4.0 -4.0] # [-4.0 -4.0]] print(x - y) print(np.subtract(x, y)) # Elementwise product; both produce the array # [[ 5.0 12.0] # [21.0 32.0]] print(x * y) print(np.multiply(x, y)) # Elementwise ...
streams_out_device = cuda.device_array(segment_size) streams_gpu_result = np.empty(n) # 启动多个stream for i in range(0, number_of_streams): # 传入不同的参数,让函数在不同的流执行 x_i_device = cuda.to_device(x[i * segment_size : (i + 1) * segment_size], stream=stream_list...
>>>rg=np.random.default_rng(1)# create instance of default random number generator>>>a=np.ones((2,3),dtype=int)>>>b=rg.random((2,3))>>>a*=3>>>aarray([[3,3,3],[3,3,3]])>>>b+=a>>>barray([[3.51182162,3.9504637,3.14415961],[3.94864945,3.31183145,3.42332645]])>>>a+=b...
print(np.add(tensor, 1)) print("The .numpy() method explicitly converts a Tensor to a numpy array") print(tensor.numpy()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. tensor也有dtype以及shape。最大的区别是tensor是能通过GPU进行加速运算的。
# Add 2 to each element of arr1darr1d+2#> array([2, 3, 4, 5, 6])另一个区别是已经定义的numpy数组不可以增加数组大小,只能通过定义另一个数组来实现,但是列表可以增加大小。 然而,numpy有更多的优势,让我们一起来发现。 numpy可以通过列表中的列表来构建二维数组。 # Create a 2d array from a ...
# Add 2 to each element of arr1d arr1d+2 #> array([2, 3, 4, 5, 6]) 另一个区别是已经定义的numpy数组不可以增加数组大小,只能通过定义另一个数组来实现,但是列表可以增加大小。 然而,numpy有更多的优势,让我们一起来发现。 numpy可以通过列表中的列表来构建二维...