La vectorisation fait référence à un paradigme de programmation où les fonctions opèrent sur des tableaux entiers en une seule fois. Cela offre des avantages en termes d'appels de fonctions, d'accès à la mémoire, de parallélisation et d'expressivité du code. Certains langages de programmation, tels que MATLAB, sont optimisés pour donner les meilleures performances lorsqu'ils sont vectorisés.
Ce que dit le titre. Je recherche une approche rapide et pythonique pour extraire les lignes du tableau d'extrémité A qui contient les éléments d'un autr ...
Considérant une fonction ci-dessous: import numpy as np
a = np.ones(16).reshape(4,4)
def fn(a):
b = np.array(a)
for i in range(b.shape[0]):
for j in range(b.shape[1] ...
J'ai un grand ensemble de données donc ceci est un exemple de jouet. Voici le dataframe df df[["Partner1"]] <- key[ match(df[['Partner1']], key[['name']] ) , ...
