>>> vfunc([1, 2, 3, 4], 2) array([3, 4, 1, 2]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 该文档字符串从输入函数中获取到vectorize除非指定: AI检测代码解析 >>> vfunc.__doc__ 'Return a-b if a>b, otherwise return a+b' >>> vfunc = np.vectorize(myfunc, doc='Vectorized `my...
使用vectorize()可以实现和frompyfunc()类似的功能,但它可以通过otypes 参数指定返回数组的元素类型。 otypes 参数可以是一个表示元素类型的字符串,也可以是一个类型列表,使用列表可以描述多个返回数组的元素类型
使用OS模块加载文本文件的路径，然后使用TfidfVectorizer对文本数据和余弦相似度执行词嵌入，来计算是否存在抄袭。· 用列表推导式（List Comprehension）读取所有文本文件 接下来使用列表推导式来加载项目目录中所有的路径文件，如下：vectorize =lambda Text: TfidfVectorizer().fit_transform(Text).toarray()similarity =...
使用 jieba 分词库对文本进行分词。代码如下：pythonimport jiebadef tokenize(text): tokens = jieba.cut(text) return list(tokens)2.4文本向量化 使用 scikit-learn 库中的 CountVectorizer 类将文本转换为词袋模型。代码如下：pythonfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizerdef vectorize(tex...
除了@jit,我们还将尝试使用@vectorize装饰器来加速。 使用@jit 装饰器进行加速 下面是一个示例,用来计算平方均值,从结果中我们可以注意到 @jit装饰器的函数比普通的非@jit装饰的函数花费更少的时间。 In [1]: from numba import jit, njit, vectorize, float64 In [2]: def custom_mean(x): return (x ...
问python:使用np.vectorize和np.meshgrid可以得到数组误解的奇怪列表EN之前从主机，实例，业务，集群几个...
vectorize[nelts, dot](C.cols) parallelize[calc_row](rt, C.rows)AI助手 运行结果为 55.339894628945956 GFLOP/s,是 python 版本的 29792 倍 大模型加速效果测评 跑了一下 llama2 的 15M 模型对比速度差异,具体数据如下: python 版本 速度为 0.56token/s ...
在Python中,我们可以使用map()函数对list对象中的每一个元素进行循环迭代操作,例如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[1]:a=[iforiinrange(10)] In[2]:a Out[2]:[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]In[3]:list(map(lambda x:x**2,a))#对list对象a中的每一个元素都进行计算平...
vectorize =lambda Text: TfidfVectorizer().fit_transform(Text).toarray()similarity = lambda doc1, doc2:cosine_similarity([doc1, doc2])加入下列两行代码，将加载的学生文件向量。vectors =vectorize(student_notes)s_vectors = list(zip(student_files,vectors))def check_plagiarism(): plagiarism_resul...
vhex = np.vectorize(hex)vint = np.vectorize(int)def parse_int_numpy():n = np.random.randint(0,2**32-1,1000)s = vhex(n)m = vint(s,16)np.all(m == n)return s此代码运行速度更快了一点，几乎像 Cython 代码一样快：1000 loops, best of 3:703 µs per loop我肯定 Python 专家...