Векторизованная реализация без использования циклов for
Я пытаюсь реализовать этот код, но он довольно медленный из-за двух циклов for. Может ли кто-нибудь предложить векторизованную версию этого кода, пожалуйста?
import numpy as np
P,Q = 1000,1000
thresh = 100
H = np.zeros((P,Q)
for u in range(P):
for v in range(Q):
if dist(u, v, P, Q) <= thresh:
H_LP[u, v] = 1
def dist(u, v, p, q):
return np.sqrt(np.square(u - p / 2) + np.square(v - q / 2))
@Moosefeather это реализация идеального фильтра нижних частот в частотной области.
Ответы 3
Я думаю, что numba может ускорить ваш код
import numpy as np
import numba
P,Q = 1000,1000
thresh = 100
H = np.zeros((P,Q)
@jit(nopython=True)
def function(P, Q, thresh, H):
for u in range(P):
for v in range(Q):
if dist(u, v, P, Q) <= thresh:
H_LP[u, v] = 1
def dist(u, v, p, q):
return np.sqrt(np.square(u - p / 2) + np.square(v - q / 2))
Попробуй это.
import numpy as np
P,Q = 1000,1000
thresh = 100
u = np.arange(P)
v = np.arange(Q)
dist_mat = np.sqrt(((u - P/2)**2)[:, None] + ((v - Q/2)**2)[None, :])
H = np.zeros((P, Q))
H[dist_mat <= thresh] = 1
import numpy as np
P,Q = 1000,1000
thresh = 100
idx_H = np.stack(np.indices((P, Q)), axis=-1)
H_LP = dist(idx_H[..., 0], idx_H[..., 1], P, Q) <= thresh
def dist(u, v, p, q):
return np.sqrt(np.square(u - p / 2) + np.square(v - q / 2))
Добавьте описание, что вы изменили / модифицировали. Пожалуйста, не публикуйте только код в качестве ответа, но также объясните, что делает ваш код и как он решает проблему вопроса. Ответы с объяснением, как правило, более полезны и качественны, и с большей вероятностью привлекут положительные голоса.
@Boken Это правильно, но вы рассмотрели это как «Рекомендовать удаление». Ответы, содержащие только код, удалять нельзя, удаляются только сообщения, которые не являются ответами, например «спасибо» или «у меня тоже такая проблема». Смотрите этот пост модератора.
Не могли бы вы прокомментировать, что должен делать код?