让我们从三个dtype=np.double数组开始。 计时是在英特尔CPU上使用nccu 1.7.1与icc编译并链接到英特尔mkl 。 用gcc不带mkl编译的numpy 1.6.1的AMD cpu也被用来validation时序。 请注意,时序规模几乎与系统规模成线性关系,并不是因为numpy函数中的小开销, if这些差异将以微秒而不是毫秒显示: arr_1D=np.arange(500,dtype=np.double) large_arr_1D=np.arange(100000,dtype=np.double) arr_2D=np.arange(500**2,dtype=np.double).reshape(500,500) arr_3D=np.arange(500**3,dtype=np.double).reshape(500,500,500) 首先让我们看一下np.sum函数: np.all(np.sum(arr_3D)==np.einsum('ijk->',arr_3D)) True %timeit np.sum(arr_3D) 10 loops, best of 3: 142 ms per loop %timeit np.einsum('ijk->', arr_3D) 10 loops, best of 3: 70.2 ms per loop 鲍尔斯: np.allclose(arr_3D*arr_3D*arr_3D,np.einsum('ijk,ijk,ijk->ijk',arr_3D,arr_3D,arr_3D)) True %timeit arr_3D*arr_3D*arr_3D 1 loops, best of 3: 1.32 s per loop %timeit np.einsum('ijk,ijk,ijk->ijk', […]
让A和B成为两组。 我正在寻找真正快速或优雅的方法来计算它们之间的设置差异( A – B或A \B ,取决于您的偏好)。 正如标题所说,这两组数据被存储和操作为Javascript数组。 笔记: 壁虎专用的技巧是好的 我更喜欢坚持原生function(但如果速度更快,我可以打开轻量级库) 我见过,但没有testing, JS.Set (见前面的观点) 编辑:我注意到有关包含重复元素的集合的评论。 当我说“设置”时,我指的是math定义,这意味着(除其他外)它们不包含重复的元素。
在Python中,数组/列表可以有多大? 我需要一个约12000个元素的数组。 我仍然能够运行数组/列表方法,如sorting等?
有什么简单的方法来降序sorting数组,如何在数组类升序sorting? 或者我必须停止懒惰,自己做这个:[
我正在查看一些代码片段,并且发现多个元素通过节点列表调用一个函数,forEach应用于一个空的数组。 比如我有这样的东西: [].forEach.call( document.querySelectorAll('a'), function(el) { // whatever with the current node }); 但我不明白它是如何工作的。 任何人都可以解释我在forEach前的空数组的行为,以及如何call ?
如何通过引用传递一个静态分配的数组? void foo(int (&myArray)[100]) { } int main() { int a[100]; foo(a); } (&myArray)[100]是否有任何意义,或者它只是一个通过引用传递数组的语法? 我不明白单独的括号后面跟着大括号。 谢谢。
有什么办法将Java String转换为byte[] ( 而不是盒装的Byte[] )? 在尝试这个: System.out.println(response.split("\r\n\r\n")[1]); System.out.println("******"); System.out.println(response.split("\r\n\r\n")[1].getBytes().toString()); 我得到单独的输出。 无法显示第一个输出,因为它是一个gzipstring。 <A Gzip String> ****** [B@38ee9f13 第二个是地址。 有什么我做错了吗? 我需要在一个byte[]的结果喂它到gzip解压缩,如下所示。 String decompressGZIP(byte[] gzip) throws IOException { java.util.zip.Inflater inf = new java.util.zip.Inflater(); java.io.ByteArrayInputStream bytein = new java.io.ByteArrayInputStream(gzip); java.util.zip.GZIPInputStream gzin = new java.util.zip.GZIPInputStream(bytein); java.io.ByteArrayOutputStream byteout = new java.io.ByteArrayOutputStream(); int res = 0; byte buf[] = new byte[1024]; while […]
我有两个NXT和MXT形状的arrays。 我想计算在每一对可能的行n和m (分别从N和M )之间的T间的相关系数。 什么是最快,最pythonic方式做到这一点? (在N和M循环似乎对我来说既不快也不pythonic)。我期待的答案涉及numpy和/或scipy 。 现在我的数组是numpy array ,但我打算将它们转换为不同的types。 我期待我的输出是NXM形状的arrays。 NB当我说“相关系数”时,我的意思是Pearson乘积矩相关系数 。 这里有一些事情要注意: numpy函数correlate要求input数组是一维的。 numpy函数corrcoef接受二维数组,但它们必须具有相同的形状。 scipy.stats函数pearsonr要求input数组是一维的。
这可能是一个简单的头脑问题,但我的第一个尝试令人惊讶的完全失败了。 我想采取一系列的原始长度,并把它变成一个列表,我试图这样做: long[] input = someAPI.getSomeLongs(); List<Long> inputAsList = Arrays.asList(input); //Total failure to even compile! 什么是正确的方法来做到这一点?
我有一个数组的数组,如下所示: [ [1,2,3], [1,2,3], [1,2,3], ] 我想转置它来获得以下数组: [ [1,1,1], [2,2,2], [3,3,3], ] 使用循环以编程方式执行并不困难: function transposeArray(array, arrayLength){ var newArray = []; for(var i = 0; i < array.length; i++){ newArray.push([]); }; for(var i = 0; i < array.length; i++){ for(var j = 0; j < arrayLength; j++){ newArray[j].push(array[i][j]); }; }; return newArray; } 然而,这似乎很笨重,我觉得应该有一个更简单的方法来做到这一点。 在那儿?