如何用卷积的概念 或者其他方式，可以优化掉这两个for循环，加速算法
import numpy as np
data = np.zeros([500，500])
a = []
b = []
for i in range(50):
d = data[i*10:i*10+10]
for j in range(450):
a .append(np.sum(d[:,j:j+50]))
b.append(a)
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for循环调用numpy 如何优化
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- 2022-02-12 12:28回答 3 已采纳 试试这样： import numpy as np arrs=[np.array([1,2,3]),np.array([22,33,44])] a=[] for arr in arrs: a.
- 2022-01-26 11:19回答 2 已采纳 对 a 进行遍历每个元素的值翻倍
- 2022-08-14 09:38回答 3 已采纳 1.打开cmd(管理员窗口)2.配置python环境变量。3.输入“python -m pip install numpy”4.安装成功(有success就是安装成功)如有帮助 请采纳！！
- 2020-12-20 21:05weixin_39962285的博客 编辑3：最后(我认为)版本，有一点更干净，更快...在import numpy as npfrom numba import as nb@nb.njit()def func1_jit(a, b, c, d):# Precomputeexp_min = 5 - (a + b + c + d)exp_max = bexp = 2. ** np.arange(...
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