我正在尝试矢量化下面的代码。 for x in range (0, 500):
S = rand.choice(np.unique(Y))
A = rand.choice(np.unique(X[Y==S]))
Y和X是索引中的值需要匹配的数组。 目前我改性S是 S = np.random.choice(np.unique(Y),size=500)
然而，我无法通过
我有一个df1，看起来像： Shady Slim Eminem
Date
2011-01-10 HI Yes 1500
2011-01-13 HI No 1500
2011-01-13 BYBY Yes 4000
2011-01-26 OKDO Yes 1000
我有df2，看起来像这样： HI BYBY OKDO INT
Date
我确实找到了计算点群集的中心坐标的方法。然而，当初始坐标的数量增加时（我有大约100 000个坐标），我的方法非常慢。 瓶颈是代码中的for循环。我试图通过使用np.apply_along_axis来删除它，但发现这只不过是一个隐藏的Python循环。 是否有可能以矢量化的方式检测并平均出各种大小的过于接近点的聚类？ import numpy as np
from scipy.spatial i
我有一个非常大的乘法和求和操作，我需要尽可能高效地实现。到目前为止，我已经找到了最好的方法是在MATLAB，在那里我制订了问题，因为bsxfun： L = 10000;
x = rand(4,1,L+1);
A_k = rand(4,4,L);
tic
for k = 2:L
i = 2:k;
x(:,1,k+1) = x(:,1,k+1)+sum(sum(bsxfun