два произвольных набора одинакового размера из каждого класса. Через numpy всё работает отлично, но это узкое место по производительности. Попытался подключить numba.njit, но он не поддерживает np.random.randint Посоветуйте как через numba можно реализовать это?
# @njit(nopython=True)
def rnd_get_data(data_pos, data_neg):
ind_p = np.random.randint(len(data_pos), size=25000)
ind_n = np.random.randint(len(data_neg), size=25000)
part1 = np.array(data_pos)[ind_p]
part2 = np.array(data_neg)[ind_n]
balanced_dt = np.append(part1, part2, axis=0).astype(np.float16)
return balanced_dt
А какого типа у тебя data_pos и data_neg?
Обсуждают сегодня