# 定义标量函数 defadd_numbers(x,y):returnx+y # 向量化并指定输出类型为浮点数 vectorized_add=np.vectorize(add_numbers,otypes=[float])# 应用到两个数组 arr1=np.array([1,2,3])arr2=np.array([4,5,6])result=vectorized_add(arr1,arr2)print("数组相加结果:",result)print("输出类型:",resul...
使用向量计算 import numpy as np start = time.time() # vectorized sum - using numpy for vectorization # np.arange create the sequence of numbers from 0 to 1499999 print(np.sum(np.arange(1500000))) end = time.time() print(end - start) ##1124999250000 ##0.008 Seconds 可以看到向量计算的...
print(c) print("Vectorized version:" + str(1000*(toc-tic)) + "ms") c = 0 tic = time.time() for i in range(1000000): c += a[i]*b[i] toc = time.time() print(c) print("for loop:" + str(1000*(toc-tic)) + "ms") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ...
'Return a-b if a>b, otherwise return a+b' >>> vfunc = np.vectorize(myfunc, doc='Vectorized `myfunc`') >>> vfunc.__doc__ 'Vectorized `myfunc`' 1. 2. 3. 4. 5. 除非指定,否则通过评估输入的第一个元素来确定输出类型: AI检测代码解析 >>> out = vfunc([1, 2, 3, 4], 2) ...
接下来,定义了一个简单的向量化函数my_func,该函数将输入的值乘以2。然后,使用np.vectorize()函数将my_func转换为向量化函数vectorized_func。最后,将data作为参数传递给vectorized_func,并将结果打印出来。 以上就是在Python中向量化嵌套循环的方法。通过使用NumPy库提供的向量化函数,可以简化代码并提高执行效率。
start=time.time()# vectorized sum-using numpyforvectorization # np.arange create the sequenceofnumbers from0to1499999print(np.sum(np.arange(1500000)))end=time.time()print(end-start)##1124999250000##0.008Seconds 1. 2. 3. 4. 5. 6.
# 创建一个矩阵matrix = np.array([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12]])# 创建一个函数,给返回输入值加上100add_100 = lambda i: i + 100# 创建向量化函数vectorized_add_100 = np.vectorize(add_100)#...
This practice of replacing explicit loops with array expressions is commonly referred to as vectorization. In general, vectorized array operation will
print("Vectorized version:"+str(1000*(toc-tic))+"ms") #非向量化版本 c=0 tic=time.time() #记录当前时间 for i in range(1000000): #非向量化的版本 c +=a[i]*b[i] toc=time.time() #记录运行之后的时间 print(c) print("For loop:"+str(1000*(toc-tic))+"ms") ...
X_train_vectorized = vectorizer.fit_transform(X_train) X_test_vectorized = vectorizer.transform(X_test) 步骤4: 训练模型 选择一个分类器,这里我们使用朴素贝叶斯: from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report ...