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为什么 Anaconda Accelerate 计算点积比 Python 3 上的普通 NumPy 慢？我正在使用安装了Accelerator_cudalib 2.0 的加速版本2.3.1，Python 3.5.2 Windows 10 64 位。

我正在处理 iOS 中的音高识别问题，出于分析目的，我使用python它给了我适当的结果....但是当我尝试在iOS中使用accelerate framework它重新创建相同的东西时，它给出了不正确或奇怪的结果。有人可以帮我解决这个问题。

我想执行autocorrelationusing ，这在python usingFFT convolution中发生得很好。但是当我尝试使用它做同样的事情时，它会给出不正确的结果。scipy.signal.fftconvolvevDSP_conv

如果有这方面经验或知识的人可以指导我或解释 fftconvolve 的工作原理，那将是一个很大的帮助。提前致谢。

我有以下代码使用 Swift 和 Accelerate 在坡道上进行 DFT

输出是

我认为这是正确的。以上是复杂到复杂的公式。基本上检查下面的代码，这是一个真正到复杂的 FFT。

它的输出是

所以在我看来，条目 0 中的打包输出应该是 120，-8，但事实并非如此。有人对这里发生的事情有任何建议吗？我正在探索这些功能，因此很容易出错，但足够多的输出是正确的，以至于我不理解打包的条目。

我正在将 vDSP 框架用于基于 FFT 计算的实时音频应用程序。

在尝试找出算法产生错误结果的原因后遇到很多问题，我在官方 vDSP FFT 帮助代码中发现了以下评论（DemonstrateFFT.c，第 242、416、548 行）

为了重现错误，只需注释第 247 行（信号不为零）并在第 273 行添加类似于以下行的内容（就在 vDSP_fft_zrip 方法之后）

有趣的是，减少 N（即增加每个时间单位的 FFT 数量）会使 zrip 算法之前失败，这是有道理的，因为评论建议执行重复 FFT。

使用 vDSP_fft_zrop 算法也可以观察到这种行为。

我真的很想知道按照评论中的建议执行“零数据”的 FFT 有什么意义。要么我遗漏了一些重要的东西，要么肯定 vDSP 框架根本不适合实时音频处理。

我正在尝试构建必要的依赖项来运行一些深度学习代码，并且遇到了 c 外部函数接口 (cffi) 安装的问题。我需要 conda 的加速包，但是该包是建立在旧版本的 cffi (1.10) 之上的。我需要它建立在我可以通过 pip 获得的 cffi 版本 1.11.2 之上。通过 conda 安装时，有什么方法可以排除某些子依赖项吗？我假设这会弄乱我的加速安装，即使我能够以某种方式替换 cffi 依赖项，但我想我会看看我的选择是什么

我正在尝试在 Swift 中实现 Accelerate DFT，希望这将处理任意样本大小，而不仅仅是 2^n 样本大小。

我正在努力将值传递给这个函数：vDSP_DFT_ExecuteD(...)。我的代码粘贴在下面，我收到一个错误：执行被中断，原因：EXC_BAD_INSTRUCTION (code=EXC_I386_INVOP, subcode=0x0)。

vDSP_maxv没有在下面的代码中分配最大值output。

我希望最后一行 print 2，但它每次都打印不同的东西，通常是一个非常大或小的数字，比如2.8026e-45

我已经阅读了本教程、文档和头文件中的内联文档vDSP_maxv，但我不明白为什么下面的代码没有产生预期的结果。

制作numbersanUnsafePointer而不是 anUnsafeMutablePointer没有用，我尝试过的其他一些事情也没有，所以也许我错过了一些基本的东西。

我正在尝试学习如何使用 anaconda 的加速库。根据https://docs.anaconda.com/accelerate/cublas.html， amin() 方法“查找数组 x 中第一个最大元素的索引。与 np.argmax(x) 相同”。

这是我的代码：

这就是它返回的内容

大家好

对于一个学校项目，我被 Pandas Dataframe 操作的持续时间所困扰。

我有一个形状为 (250 000 000, 200) 的数据框 df。该数据帧包含描述机器上传感器行为的变量值。它们按“循环”组织（每次机器开始一个新循环时，此变量都会增加 1）。在这个循环中，“CycleTime”描述了行在“循环”中的位置。

在“平均”数据帧中，我通过“循环时间”计算每个变量组的平均值

'anomaly_matrix' DataFrame 表示每个周期的全局异常，它是属于 Cycle 的每一行的平方差与相应 CycleTime 的平均值的总和。

我的代码示例如下

我的 (250 000 000, 200) DataFrame 持续 6 小时的计算，这是由于 anomaly_matrix.loc[cycle] += (row - mean.loc[time])**2

我试图通过使用 apply 函数进行改进，但我没有成功在该 apply 函数中添加其他 DataFrame。试图矢量化熊猫也是一样的。

你知道如何加速这个过程吗？谢谢

我正在使用 Swift 和 Accelerate，并尝试使用 Accelerate 的 vImage 模块中提供的 vImageContrastStretch 方法对图像进行颜色校正。

当我尝试拉伸直方图时，我得到的结果确实符合我的要求，但它有点太放松了。生成的图像直方图在侧面仍然有多余的空间。 正如您在图像中看到的，vImageContrastStretch（中间）操作的结果在直方图（标记为红色）的两侧仍有一些剪切空间。我的目标是在右边——注意直方图的差异。

我怎样才能剪断直方图的红色部分？我必须编写自己的算法还是使用 Accelerate 有更简单的解决方案？

我用来生成结果的代码示例：