現在好幾次，我在matlab，fortran等中都遇到過這個術語……但我從未找到任何解釋，它的含義是什么，它的作用是什么？所以我在這里問，什么是向量化？例如，“循環被向量化”是什么意思？
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縹緲止盈
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許多CPU具有“向量”或“ SIMD”指令集，這些指令集將相同的操作同時應用于兩個，四個或更多數據?，F代的x86芯片具有SSE指令，許多PPC芯片具有“ Altivec”指令，甚至某些ARM芯片也具有稱為NEON的矢量指令集。
“向量化”（簡化）是重寫循環的過程，以便與其同時處理（例如）數組的4個元素N / 4次，而不是處理數組的單個元素N次。
（我之所以選擇4，是因為這是現代硬件最有可能直接支持的功能；“向量化”一詞也用于描述更高級別的軟件轉換，您可以在其中完全抽象出循環并僅描述對數組而不是元素的操作。組成它們）
向量化和循環展開之間的區別： 考慮以下非常簡單的循環，該循環將兩個數組的元素相加并將結果存儲到第三個數組中。
for (int i=0; i<16; ++i)
C[i] = A[i] + B[i];
展開此循環會將其轉換為如下形式：
for (int i=0; i<16; i+=4) {
C[i] = A[i] + B[i];
C[i+1] = A[i+1] + B[i+1];
C[i+2] = A[i+2] + B[i+2];
C[i+3] = A[i+3] + B[i+3];
}
另一方面，將其向量化會產生如下結果：
for (int i=0; i<16; i+=4)
addFourThingsAtOnceAndStoreResult(&C[i], &A[i], &B[i]);
其中“ addFourThingsAtOnceAndStoreResult”是您的編譯器用來指定矢量指令的任何內部函數的占位符。請注意，某些編譯器能夠自動矢量化非常簡單的這樣的循環，通常可以通過編譯選項啟用它。更復雜的算法仍然需要程序員的幫助才能生成良好的矢量代碼。
忽然笑
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向量化在科學計算中得到了很大的應用，在科學計算中，大量數據需要得到有效處理。
在實際的編程應用程序中，我知道它已在NUMPY中使用（不確定其他）。
Numpy（Python中用于科學計算的軟件包），使用矢量化來快速處理n維數組，如果使用內置的python選項來處理數組，這通常會比較慢。
雖然萬噸的解釋是在那里，這里是矢量化定義為numpy的文檔頁面
向量化描述了代碼中沒有任何顯式的循環，索引等操作-當然，這些事情只是在優化的預編譯C代碼中“在幕后”發生的。向量化代碼具有許多優點，其中包括：
向量化的代碼更簡潔，更易于閱讀
更少的代碼行通常意味著更少的錯誤
該代碼更類似于標準數學符號（通常更容易正確地對數學構造進行編碼）
向量化產生更多的“ Pythonic”代碼。沒有向量化，我們的代碼將效率低下，并且難以閱讀循環。
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