一起做网店官方网站,店铺位置怎么免费注册定位,北京单位网站建设培训,邹城网站制作老实说#xff0c;没有比np.inner或np.dot更快的了。如果你觉得中间变量很烦人#xff0c;你可以创建一个lambda函数#xff1a;sqeuclidean lambda x: np.inner(x, x)np.inner和np.dot利用BLAS例程#xff0c;几乎肯定比标准的元素乘法加和快。In [1]: %%timeit -n 1 -r …老实说没有比np.inner或np.dot更快的了。如果你觉得中间变量很烦人你可以创建一个lambda函数sqeuclidean lambda x: np.inner(x, x)np.inner和np.dot利用BLAS例程几乎肯定比标准的元素乘法加和快。In [1]: %%timeit -n 1 -r 100 a, b np.random.randn(2, 1000000)((a - b) ** 2).sum()....:The slowest run took 36.13 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached1 loops, best of 100: 6.45 ms per loopIn [2]: %%timeit -n 1 -r 100 a, b np.random.randn(2, 1000000)np.linalg.norm(a - b, ord2) ** 2....:1 loops, best of 100: 2.74 ms per loopIn [3]: %%timeit -n 1 -r 100 a, b np.random.randn(2, 1000000)sqeuclidean(a - b)....:1 loops, best of 100: 2.64 ms per loopnp.linalg.norm(..., ord2)在内部使用np.dot并提供与直接使用np.inner非常相似的性能。
