numpy 加速

最新推荐文章于 2025-04-09 16:54:37 发布
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分类专栏： python学习笔记 文章标签： numpy 资料记录
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参考资料
https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/4-1-speed-up-numpy/

NumPy优化系列之四：加速基于深度学习的目标检测器
2501_90323865的博客
05-26 18
在我们关于NumPy优化的系列文章中，这是第四部分。在第一部分和第二部分，我们探讨了向量化和广播的概念，以及如何将它们应用于优化K - Means聚类算法的实现。第三部分则涵盖了NumPy中诸如步幅、重塑（reshape）和转置（transpose）等重要概念。而在本文中，我们将探讨如何运用这些概念来加速基于深度学习的目标检测器——YOLO。
Python 科学计算：利用 NumPy 加速数值运算
YPY15947274155的博客
05-18 2137
NumPy 是 Python 科学计算的重要工具，它提供了高性能的数组对象和丰富的函数，可以显著加速数值运算。NumPy 数组的同质性、多维性和高效存储，为高性能计算奠定了基础。向量化操作是 NumPy 加速数值运算的关键，通过批量运算和避免循环，充分利用 CPU 并行处理能力，大幅提升计算速度。广播机制简化了不同形状数组的运算，提高了代码可读性。NumPy 提供了丰富的数学函数、线性代数函数、随机数生成函数等，涵盖了科学计算中常用的各种运算。
Python加速——NumPy
qq_28726333的博客
05-09 1847
由于之前写的python代码用NumPy 优化之后，速度是嗖嗖地提升，所以就想对于NumPy 这个神器好好研究一番。以下是Numpy的官方文档中的介绍：NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python. It contains among other things:(1)a powerful N-dimens...
numpy 加速心得
jhshanvip的博客
09-08 2811
python 运行效率低，这对于有些任务不太友好，特别是大量的数据处理任务，如何提高数据处理的效率，本人有几点体会。 1、尽量使用 numpy 进行处理，比如数组不要用 list 创建，而是用 np.array创建 2、尽量使用 numpy 自带函数进行处理，比如计算数组a的长度，用 a.shape[0]，而不是 len(a) 3、尽量避免 numpy 和 Python 自带的语法混合编程，如尽量少用 list，dict 等数据结构 4、尽量避免循环，特别是多重循环 5、如果循环不可避免，则循环形式尽可能接
用 CuPy帮Numpy加速700倍
人工智能AI技术
08-30 1933
朋友们，我是床长! 如需转载请标明出处：http://blog.youkuaiyun.com/jiangjunshow 就其自身来说，Numpy 的速度已经较 Python 有了很大的提升。当你发现 Python 代码运行较慢，尤其出现大量的 for-loops 循环时，通常可以将数据处理移入 Numpy 并实现其向量化最高速度处理。 但有一点，上述 Numpy 加速只是在 CPU 上实现的。由于消...
CuPy | 教你一招将Numpy加速700倍？
机器学习算法与Python学习
09-28 451
本文转自『机器之心编译』就其自身来说，Numpy 的速度已经较 Python 有了很大的提升。当你发现 Python 代码运行较慢，尤其出现大量的 for-loops 循...
【数据技巧】时间不够嘛？试试这12种高效Numpy和Pandas函数
机器学习算法与Python学习
03-25 446
选自TowardsDataScience机器之心编译在本文中，数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 P...
【附代码】NumPy加速库NumExpr（大数据）
ymzhu385的博客
02-07 1796
NumExpr 相对于 NumPy 的加速范围可以从 0.95 倍到 20 倍不等， 是 2 倍、3 倍或 4 倍的典型值，具体取决于 表达式和所用运算符的内部优化。
机器学习加速利器jax，让numpy加速30倍
12-22
jax.numpy是CPU、GPU和TPU上的numpy，具有出色的自动差异化功能，可用于高性能机器学习研究。 我今天就来试一试到底多快。我在同一台bu带gpu的机器上进行试验 首先我们得安装jax pip install jax jaxlib 先试一下...
如何用 NumPy 加速科学计算？从向量化操作到广播机制
最新发布
威哥说编程
04-09 754
NumPy 是 Python 中用于高效科学计算的基础库。它支持多维数组对象 (
Numpy加速python乘法
04-02
下面是使用Numpy加速Python乘法的步骤： 1. 导入Numpy库：首先需要导入Numpy库，可以使用`import numpy as np`语句将Numpy库导入到Python程序中。 2. 创建Numpy数组：使用`np.array()`函数创建需要进行乘法运算的...
pnumpy:并行NumPy可以无缝加速大型数组（64K +元素）的NumPy，而无需更改现有代码
05-23
PNumPy 并行NumPy可以无缝加速大型数组（64K +元素）的NumPy，而无需更改现有NumPy代码。 对于python 3.6、3.7、3.8和3.9，NumPy> = 1.18的PNumPy支持Linux，Windows和MacOS。 此第一个版本加快了NumPy二进制和一元ufunc的速度，例如加，乘，isnan，abs，sin，log，sum，min等。 加速功能还包括： sort，argsort，lexsort，arange，boolean indexing和fancy indexing 。 在不久的将来，我们将加快： astype，where，putmask和searchsorted的速度。 其他使用numpy的软件包，例如或 ，也将加快大型阵列的使用。 安装 pip install pnumpy 您也可以通过以下方式安装最新的开发版本： pip inst
Python-CuPy采用CUDA加速的类NumPyAPI
08-10
CuPy : 采用CUDA加速的类NumPy API
使用numpy提过运算效率
11-22
使用mnist数据集，分别用使用两组测试，一组使用原生代码，一组使用numpy，比较它们的用时
numpy的向量加速
凌空的桨
06-15 776
一维数组的加速 import numpy as np 1.加法 可以用np.add代替普通加号“+” 2.减法 可以用np.subtract代替普通减号“-” 3.乘法 可以用np.multiply代替单层for循环 4.除法 取整除法np.floor_divide() 取余除法np.mod() 除法np.divide() 二维数组的加速 二维数组的加速可以在维数对应的前提下，进行拉直操作 array.ravel() 变成一维数组进行加减乘除运算 高维数组可以以此类推进行加
cupy利用GPU来加速你的numpy操作
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修炼之路
07-04 1万+
导读 numpy是python中常用的一个矩阵运算库，而且numpy的底层都是采用c实现的，所以执行效率和速度也是很快的，但numpy是利用CPU来进行矩阵运算的，如果遇到大数据的矩阵运算，你会发现numpy真的很慢。 那有没有什么办法来加速呢？想到大矩阵的运算肯定会想多使用GPU来计算，就让我们来看看numpy的GPU版本cupy。 环境要求 操作系统 官方推荐安装环境是在linux操作系统下安装： Ubuntu 16.04 / 18.04 LTS (64-bit) CentOS 7 (64-bit)
[Python技巧]如何加快循环操作和Numpy数组运算速度
张伟的专栏
11-21 4171
前言 Python 虽然写起来代码量要远少于如 C++,Java，但运行速度又不如它们，因此也有了各种提升 Python 速度的方法技巧，这次要介绍的是用 Numba 库进行加速比较耗时的循环操作以及 Numpy 操作。 在24式加速你的Python中介绍对循环的加速方法中，一个办法就是采用Numba加速，刚好最近看到一篇文章介绍了利用Numba加速 Python ，文章主要介绍了两个例子，也是Numba的两大作用，分别是加速循环，以及对Numpy的计算加速。 ...
这一招将 Numpy 加速 700 倍！！！
机器学习算法与Python学习
01-21 452
选自towardsdatascience机器之心编译就其自身来说，Numpy 的速度已经较 Python 有了很大的提升。当你发现 Python 代码运行较慢，尤其出现大量的 for-l...
【深度学习】Numpy加速
筱
09-30 306
Cupy numba
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