ゴール: 私は、多くの重複した距離の大きな1d配列(3000000+)の距離を持っています。私は配列にn回現れるすべての距離を返す最も速い関数を書くことを試みています。私はnumpyで関数を書いていますが、コードの1行にボトルネックがあります。 2400の異なる大規模配列のforループで計算が行われるため、迅速なパフォーマンスが問題となります。 import numpy as np
for t
ラベルの数がサンプル数と一致しません。いくつかのサンプルデータがありますが、それは全体的に良い方法ではないと思います。ここで は私のコードです: X = np.loadtxt('/Users/myname/PycharmProjects/my_project/X.txt')
y = np.loadtxt('/Users/myname/PycharmProjects/my_project/y.tx
2D numpy配列に値を設定しようとしています。 私の経験では、以下は配列のサイズに合わせてうまくスケールアップするつもりはありません。 x=np.array([2,3,4])
y=np.array([1,3,9,13])
mat=np.zeros((x.size,y.size))
for i in range(nx):
for j in range(ny):
if x[i]