float arr[4] = {1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f}; __m128 vec = _mm_loadu_ps(arr); __m128 add_vec = _mm_set_ps1(1.0f); __m128 result_vec = _mm_add_ps(vec, add_vec); float result[4]; _mm_storeu_ps(result, result_vec); 和 for(int n=0;n<4;n++){ result[n]=arr[n]+1.0 } 哪个效率高 高多少
时间: 2024-04-04 13:30:52 浏览: 15
在大部分情况下,使用 SSE 指令集进行计算的效率会比直接使用 for 循环进行计算的效率更高。原因是 SSE 指令集是一种并行指令集,可以同时对多个数据进行计算。而使用 for 循环进行计算则需要依次访问数组中的每个元素,效率较低。
但是需要注意的是,在这个例子中,数组中只有 4 个元素,这个规模比较小,两种方法的效率差别并不明显。如果数组中有大量的元素,使用 SSE 指令集进行计算的效率将会更高。
另外,需要注意的是,SSE 指令集的计算精度较高,可以提高计算精度和效率。但是在某些情况下,SSE 指令集也可能会产生一些误差,因此需要根据具体的情况来选择使用 SSE 指令集还是直接使用 for 循环进行计算。
相关问题
numpy数组转为CV_32F
要将numpy数组转换为CV_32F类型,可以使用OpenCV的函数`cv2.convertScaleAbs`。具体代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# 创建一个numpy数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.uint8)
# 将numpy数组转换为CV_32F类型
arr = np.float32(arr)
cv_arr = cv2.convertScaleAbs(arr)
# 打印结果
print(cv_arr)
```
在这个例子中,我们使用`np.float32`将numpy数组转换为32位浮点数类型,然后使用`cv2.convertScaleAbs`将其转换为CV_32F类型。
sorted_arr = sorted(arr)
这段代码是将列表arr中的元素进行排序,生成一个新的已经排好序的列表sorted_arr。sorted()函数会将列表中的元素按照从小到大的顺序进行排序,默认情况下是升序排序。例如,如果arr=[3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5],那么sorted_arr= [1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 9]。注意,这里的sorted_arr中的元素与arr中的元素是一一对应的,只不过进行了重新排序。
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