我正在处理大量数据,这些数据通常是病态的,当我使用np.linalg.lstsq
时运行速度非常慢(我使用这个函数是因为我的矩阵是病态的,而其他函数,如np.linalg.solve(A, B)
给出了错误的解)B
在每个循环中随着其值的变化而计算。这就是为什么我把它放在循环中,虽然对于这个狙击手来说,这是没有必要的
import numpy as np
A = np.random.randn(15000, 15000)
for i in range(50000):
B[i] = np.random.randn(15000)
C = np.linalg.lstsq(A, B[i], rcond=None)
如何显著提高如此庞大矩阵的速度?有没有类似Python的方法
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