文章目录什么是向量化编程为什么要使用向量化编程：以矩阵乘法为例numpy的广播机制（Broadcasting）例1：element-wise运算（非Broadcasting）例2：ndarray与标量的运算，标量需要Broadcasting例3：两个ndarray中的一个需要Broadcasting的运算例4：两个ndarray均需要Broadcasting的运算Broadcasting机制总结
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2023-08-04 19:04:55
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numpy数组向量化的操作，可以避免纯Python的代码大量的循环。>>> x = np.arange(5)
>>> y = np.array([1,2,3,4,5])
>>> x
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> y
array([1, 2, 3, 4, 5])
>>> np.sq
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2023-10-18 17:30:50
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第四章 NumPy基础：数组与向量化计算NumPy，是Numerical Python的简称，是目前Python数值计算中最重要的基础包，其数组对象作为数据交换的通用语主要内容
ndarray，一种高效多维数组，提供了基于数组的便捷算术操作以及灵活的广播功能。对所有数据进行快速的矩阵计算，而无须编写循环程序。对硬盘中数组数据进行读写的工具，并对内存映射文件进行操作。线性代数、随机数生成以及傅
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2024-02-13 11:44:41
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Numpy向量化运算安装方法 pip install numpyNumpy是python的开源数值计算库数值计算：
原创
2022-10-19 11:44:02
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向量化字符串操作Series 和 Index对象 的str属性。可以正确的处理缺失值方法列表正则表达式。MethodDescriptionmatch()Call re.match() on each element, returning a boolean.extract()Call re.match() on each element, returning matched groups as s
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2023-10-10 14:42:16
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向量化是将操作应用于整个数组或数据系列的过程，而不是逐个遍历每个元素。在Pandas中可以对整个列或Series执行操作，而无需编写显式循
原创
2024-05-04 00:47:34
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Python本身对向量操作的支持并不是很好，需要借助列表推导式或函数式编
原创
2023-06-10 07:09:38
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# Python DataFrame的向量化操作与标量化操作
在Python的数据分析领域中，Pandas作为一个高效的数据处理工具被广泛使用。Pandas提供了两种处理数据的主要方式——向量化操作和标量化操作。在本文中，我们将深入探讨这两种操作，并通过代码示例帮助读者更好地理解它们的差异和使用场景。
## 向量化操作与标量化操作
### 向量化操作
向量化操作是指对DataFrame或S
1向量化 向量化是非常基础的去除代码中 for 循环的艺术，减少运行时间，在python中使用np.dot()进行向量化。 （1）代码举例 import time #为了计算不同方法的使用时间 a=np.random.rand(1000000) #用随机值创建了一个百万维度的数组 b=np.rand ...
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2021-07-25 15:55:00
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今天很有可能你已经做了一些使用滑动窗口(也称为移动窗口)的事情，而你甚至不知道它。例如：许多编辑算法都是基于移动窗口
原创
2024-05-19 22:00:21
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dict_nb={[1,2,3]:[4,5]} #多层循环效率不高 for i in range(0, df2.shape[0]): #循环，如果df2的列表中，每行第1列等于GOOD，且第4列等于字典键的第二个值（此处为2），第5列等于字典键的第三个值（此处为3） if df2.values[i] ...
数学问题是：总和中的表达式实际上比上面的表达式复杂得多,但这是一个最小的工作示例,不会使事情过于复杂.我用Python编写了6个嵌套for循环,并且正如预期的那样表现非常糟糕(真正的表单执行得很糟糕,需要评估数百万次),即使在Numba,Cython和朋友的帮助下也是如此.这里使用嵌套for循环和累积和来编写：import numpy as np
def func1(a,b,c,d):
'''
M
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2023-08-23 12:56:48
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参考资料：https://github.com/lijin-THU/notes-python（相应实体书为：《自学Python——编程基础、科学计算及数据分析》）1. 向量化函数（1）自定义sinc函数1 import numpy as np
2
3 def sinc(x):
4 if x == 0.0:
5 return 1.0
6 else:
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2023-05-21 12:35:37
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一、多维数组1、生成ndarray （array函数）.np.array()生成多维数组例如：import numpy as npdata1=[6,7.5,8,0,1] #创建简单的列表print(data1)arr1=np.array(data1) #将列表创建数组print(arr1)2、ndarry的数据类型（1）dtype() #获取数组元素类型（浮点数、复数、整数等）data=np.ra
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2023-08-28 10:53:05
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python数据类型_在量化交易中的用途一、整数1、表示数量或份额，例如交易的股票数量、ETF基金份额等。num_shares = 1000 # 股票数量为1000
num_futures = 5 # 期货合约数量为 5 张2、记录交易次数和循环计数器。num_trades = 0 # 初始化交易次数为0
for i in range(10):
# do something
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2024-08-23 10:09:18
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一、概述1.1 从数据处理到人工智能数据表示->数据清洗->数据统计->数据可视化->数据挖掘->人工智能数据表示：采用合适方式用程序表达数据数据清理：数据归一化、数据转换、异常值处理数据统计：数据的概要理解，数量、分布、中位数等数据可视化：直观展示数据内涵的方式数据挖掘：从数据分析获得知识，产生数据外的价值人工智能：数据/语言/图像/视觉等方面深度分析与决策Pyth
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2024-08-19 14:57:17
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文章目录4.1 NumPy ndarray:多维数组对象创建ndarray的数据类型向量化：数组算术基础索引与切片布尔索引bool算数运算符神奇索引数组转置和换轴4.2 通用函数：快速的逐元素数组函数4.3 使用数组进行面向数组编程将条件逻辑作为数组操作：where方法数学和统计方法any() all()排序sort()unique()in1d()4.5 线性代数点乘numpy.linalg4.
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2023-08-08 07:40:04
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1.处理文本数据神经网络不会接收原始的文本作为输入，它只能处理数值型张量。于是，文本向量化便是对文本处理的关键一步，所谓文本向量化就是将文本转化为数值型张量的过程。他有多种实现方式：将文本分割成单词，将每个单词转化为一个向量将文本分割成字符，将每个字符转化为一个向量提取单词或者字符的n-gram,并将每个n-gram转化为一个向量。n-gram是多个连续单词或字符的集由于大多数场景中单独对字符进行
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2023-08-17 18:50:37
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记录ng讲的deep learning课的笔记，第3课：Python and Vectorization
1 向量化( Vectorization )在逻辑回归中，以计算z为例，$ z = w^{T}+b $，你可以用for循环来实现。但是在python中z可以调用numpy的方法，直接一句$z = np.dot(w,x) + b$用向量化完
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2023-06-12 20:22:55
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文章目录一、向量化二、逻辑回归向量化三、广播四、 A note on python/numpy vectors五、逻辑回归损失函数的解释六、总结 一、向量化深度学习算法中，数据量很大，在程序中应该尽量减少使用loop循环语句，而可以使用向量运算来提高程序运行速度。向量化（Vectorization）就是利用矩阵运算的思想，大大提高运算速度。例如下面所示在Python中使用向量化要比使用循环计算速
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2023-08-10 02:15:28
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