假设 a1、b1、c1 和 d1 指向堆内存，并且我的数值代码具有以下核心循环。 const int n = 100000; for (int j = 0; j < n; j++) { a1[j] += b1[j]; c1[j] += d1[j]; } 这个循环通...

每当我想要在R中做一些“映射”时，我通常会尝试使用apply系列中的一个函数。然而，我从未完全理解它们之间的差异——{sapply、lapply等}如何将函数应用于输入/分组输入，输出将是什么样子，甚至输入可以是什么——所以我经常只是一个一个地尝试，直到得到我想要的结果。有人能解释一下在什么情...

你能告诉我何时使用这些矢量化方法以及基本示例吗？ 我看到map是一个Series方法，而其他方法都是DataFrame方法。不过，我对apply和applymap方法感到困惑。为什么我们有两种方法可以将函数应用于DataFrame？同样，提供说明用法的简单示例将非常有帮助！

在R语言中，我有一个元素x和一个向量v。我想要找到向量v中第一个等于x的元素的索引。我知道一种做法是：which(x == v)[[1]]，但这似乎过于低效。有没有更直接的方法？ 如果x是一个向量，是否有函数可以返回x中每个元素在v中的位置索引向量？

我在Matlab、Fortran或其他一些编程语言中多次遇到了“向量化”这个术语，但我从未找到过它的解释以及它的作用。因此，我在这里问一下，“向量化”是什么意思？例如，“循环被向量化”是什么意思？

for循环真的“不好”吗？如果不是，那么在什么情况下使用它们会比使用更传统的“矢量化”方法更好？ 我熟悉“矢量化”的概念，以及pandas如何使用矢量化技术加速计算。矢量化函数将操作广播到整个系列或数据框中，以实现比传统迭代数据更快的速度提升。 但是，我很惊讶地发现有很多代码（包括来自St...

有时候我发现R语言的ifelse语句非常实用。例如：ifelse(TRUE,1,2) # [1] 1 ifelse(FALSE,1,2) # [1] 2 但是我对以下行为感到有些困惑。ifelse(TRUE,c(1,2),c(3,4)) # [1] 1 ifelse(FALSE,c(1,2),...

所以我们通常会对每个 R 新用户说：“apply 不是矢量化的，查看 Patrick Burns 的R Inferno 第四部分圆圈”，其中说道（我引用）：   一个常见的反应是在 apply 函数族中使用函数。 这不是矢量化，它是循环隐藏。apply 函数在其定义中有一个 for 循环。...

给定NumPy数组A，如何以最快/最高效的方式将相同的函数f()应用于每个单元格？ 我通过f(A(i,j))来赋值给A(i,j)。函数f()没有二进制输出，所以掩码操作无法帮助。双重循环迭代每个单元格是否是最优解？

你可以通过例如 v + 1 的方式对向量中的每个元素应用一个函数，或者使用函数 arrayfun。那么在不使用 for 循环的情况下，如何对矩阵的每一行/列执行相同的操作呢？