numpy.vectorize() 这个函数将把Python函数转换成NumPy ufunc,这样它就可以处理向量化的方法。它向量化了你的函数,而不一定是这个函数如何应用于你的数据,这有很大的不同! 例子如下: vectorize()将常规的Python函数转换成Numpy ufunc(通用函数),这样它就可以接收Numpy数组并生成Numpy数组。vectorize()主要是为了方便,而...
>>> vfunc = np.vectorize(myfunc) >>> 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....
numpy.vectorize 这个函数将把Python函数转换成NumPy ufunc,这样它就可以处理向量化的方法。它向量化了你的函数,而不一定是这个函数如何应用于你的数据,这有很大的不同! 例子如下: vectorize将常规的Python函数转换成Numpy ufunc(通用函数),这样它就可以接收Numpy数组并生成Numpy数组。vectorize主要是为了方便,而不是为了...
使用np.vectorize映射布尔值的示例代码如下: 代码语言:txt 复制 import numpy as np # 定义一个普通的函数,用于映射布尔值 def map_bool(value): if value: return 1 else: return 0 # 创建一个向量化函数 vectorized_func = np.vectorize(map_bool) # 创建一个布尔值数组 bool_array = np.array([True,...
vfunc = np.vectorize(my_function) # 创建输入数组,包含 NaN 值 x = np.array([1, 2, np.nan, 3, np.nan, 4]) # 生成输出数组 y = vfunc(x) print(y) # 输出结果:[2. 3. 1. 4. 1. 5.] numba的向量化还需要研究 4、计算优化 ...
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 ...
from numba import guvectorize import math @guvectorize(['(float32[:], float32[:])'], # have to include the output array in the type signature '(i)->()', # map a 1D array to a scalar output target='cuda') def l2_norm(vec, out): acc = 0.0 for value in vec: acc += value...
一种解决方案是使用 numpy.vectorize 。这可能比基于 pandas 的解决方案更有效。 您可以使用 pd.DataFrame.select_dtypes 选择object 列。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': ['abc', 'de', 'abcd'], 'B': ['a', 'abcde', 'abc'], 'C': [1, 2.5, 1.5]}) ...
Composable transformations of Python+NumPy programs: differentiate, vectorize, JIT to GPU/TPU, and more - jax-ml/jax
Composable transformations of Python+NumPy programs: differentiate, vectorize, JIT to GPU/TPU, and more - jax-ml/jax