vectorization

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总之，情况是这样的：我一直试图编译一个C代码，并且选项gcc -O2 -ftree-vectorize -msse4 -ftree-vectorizer-verbose=10 -march=core2 -g -c。对于代码中的某些嵌套for循环结构gcc抱怨未矢量化：循环中的BB太多。我对编译器和矢量化的理解非常抱歉。一些初步的搜索抓取我这个结果在gcc的邮件列表，它说BB是构建块的首字母缩

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循环创建一个新的变量基于其他情况在R（非常基本）

我有一个数据帧有三个变量：ID,group和nominated_ID。我想知道的是group属于nominated_ID英寸我想象，对于每个情况下，我们采取nominated_ID，找到它等于ID的情况下，再设置nominated_Group变量在原来的情况下等于到匹配情况下的group变量。（如果没有匹配，请将其设置为NA）如果不用循环就可以完成此操作，我不会感到惊讶，所以我对解决方案持

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矢量化为什么对Matlab程序有益？ NumPy和Boost（uBLAS）是一样的吗？

使用矢量来代替for循环可能会显著增加MATLAB程序速度。是否因为矢量化代码并行运行？是矢量也使用NumPy的或uBLAS库程序是否有益？

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在Matlab中使用矢量化循环进行双加总

我想将此double for循环矢量化，因为它是我的代码中的瓶颈。由于Matlab是基于酮索引语言我要创建为M = 0。 R，R，λ-附加项是常数犿（L，M），CLM（L，M）是矩阵70x70 PLM（L，M）是一个矩阵70x71 CL（L），PL（L）是矢量70x1 % function dU_r s1 = 0; for L = 2:70 s1 = s1 + ((

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R：拆分数据帧，将函数应用于每个子集中的所有行对

我是R新手，正在尝试完成以下任务efficiently。我有一个data.frame，x，与列：start，end，val1，val2，val3，val4。这些列按start排序/排序。对于每个start，首先我必须找到x中共享相同start的所有条目。由于该列表是有序的，它们将是连续的。如果一个特定的start只发生一次，那么我忽略它。然后，对于这些条目具有相同start，可以说对一个特定s

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的elementwise中的R

结合我想要的功能f使得 (outer(X, Y, f))[i, j]是Y的第j个元素X的第i个元素和的侧由侧串联，类似c(X[i], Y[j])，或者具有类似的结构。此外，我想这个结果是这样的过程可以重复，而且，通过这种方式，我们得到的是 (outer(outer(X, Y, f), Z, f))[i, j, k]是X的第i个元素的并排侧串联， Y的第j个元素和Z的第k个元素，即某事物相同，或者

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向量化循环

在MATLAB中，向量化代码比使用for循环要快。我一直在试图做到这一点，但我不完全明白这是如何工作的。我希望有人能告诉我如何改进这两个for循环和一个while循环与改变索引，所以我可以让我的头围绕它。任何帮助将是一个惊人的。 width= 700; height= 600; fg= zeros(height, width); for i= 1: height for j= 1:

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MATLAB vectorize

我想知道是否有人可以帮我矢量化这段代码。 fr_bw是一个矩阵。 for i=1:height for j=1:width [min_w, min_w_index] = min(w(i,j,:)); mean(i,j,min_w_index) = double(fr_bw(i,j)); sd(i,j,min_w_index) = sd_i

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matlab：寻址一个索引没有sub2ind

这与this other question非常密切相关，但该问题想要避免sub2ind，因为性能问题。我更关心使用sub2ind的“不雅”。我们假设我想创建另一个MxN矩阵，除了每列中的一个条目外，我想从矢量中的相应条目中分配一个全零矩阵，并且每列中行的选择都基于另一个矢量。例如： z = zeros(10,4); rchoice = [3 1 8 7]; newvals = [123 45

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MATLAB矢量化嵌套for循环

嗨，我苦苦与matlab vactorization任何帮助，这将是非常感谢。 oldLocation，Limit_是两个矩阵 for i=1:250 for j=1:350 temp= oldLocation(i,j,:)./Limit_(i,j,:); end end