numba相关内容
我正在处理一个球体的空间搜索案例,我想在其中找到连接的球体。为此,我在每个球体周围搜索中心与搜索球体中心的距离为(最大球体直径)的球体。一开始,我尝试使用Scipy相关方法,但与等价NumPy方法相比,Scipy方法耗时更长。对于Scipy算法,首先确定K-近邻球体的个数,然后再用cKDTree.query查找,这样会耗费较多的时间。然而,即使通过省略带有常量值的第一步(在这种情况下省略第一步是不
..
在普通的Python中,在数字数组中就地用数字替换NaN是微不足道的。但是,在Numba中执行相同操作时,以下操作失败 @jit(nopython=True) def dostuff(): x = np.array([[1,np.nan,3]]); np.nan_to_num(x,copy=False); dostuff() 如何在Numba可编译函数中就地用数字数组中的
..
我知道Numba-jited函数调用另一个jited函数会识别到这一点,并自动使用快速的C调用约定,而不是通过Python对象层,从而避免较高的Python函数调用开销: import numba @numba.jit def foo(x): return x**2 @numba.jit def bar(x): return 4 * foo(x) # this wil
..
假设我有一个NumPy数组arr,我想要按元素进行筛选,例如 我只想获取低于某个阈值k的值。 有几种方法,例如: 使用生成器:np.fromiter((x for x in arr if x
..
我需要计算256个元素的Float64信号的傅里叶变换。要求是这样的,我需要从cuda.jitt节内部调用这些FFT,并且必须在25usec内完成。唉,cuda.jit编译的函数不允许调用外部库=>我自己写的。唉,我的单核代码仍然太慢了(在Quadro P4000上大约250usec)。有没有更好的办法? 我创建了一个单核FFT函数,它可以提供正确的结果,但速度却慢了10倍。我不明白如何利用
..
我有一个Numba Cuda内核,在RTX 3090上可以启动多达640个线程和64个块。 如果我尝试使用641个线程,则失败并显示: Traceback (most recent call last): File "/home/stark/Work/mmr6/mmr/algos/company_analysis/_analysis_gpu_backup.py", line 905
..
几乎所有在线提供的Numba、CuPy等示例都是简单的数组添加,显示了从CPU单核/线程到GPU的加速比。而命令文档大多缺乏好的例子。此帖子旨在提供更全面的示例。 提供的初始代码here。这是经典元胞自动机的一个简单模型。最初,它甚至不使用numpy,只使用纯python和Pyglet模块进行可视化。 我的目标是将此代码扩展到特定问题(这将是非常大的问题),但首先我认为最好已经针对GP
..
我正在尝试在 Debian 8 系统上安装 numba,如下所述:http://llvmlite.pydata.org/en/latest/install/index.html(第 2.2.3 节). 我已经安装了 LLVM 3.5,它似乎找到了它,但是在使用 setup.py 构建 llvmlite 时我不断收到错误: # python setup.py build 这是完整的输出:
..
使用@jit 装饰器运行代码时出现错误.似乎无法找到函数 scipy.special.gammainc() 的某些信息: 在 nopython 失败(nopython 前端)模块的未知属性 'gammainc'(
..
我正在使用 Python 的 Anaconda 发行版以及 Numba,并且我编写了以下 Python 函数,该函数乘以稀疏矩阵 A(存储在CSR 格式)由密集向量 x: @jitdef csrMult(x,Adata,Aindices,Aindptr,Ashape):numRowsA = Ashape[0]斧头 = numpy.zeros(numRowsA)对于我在范围内( numRowsA
..
我尝试将 cuda python 与 numba 一起使用.代码是计算一维数组的总和如下,但我不知道如何得到一个值结果而不是三个值. python3.5 与 numba+ CUDA8.0 导入操作系统、系统、时间将熊猫导入为 pd将 numpy 导入为 np从 numba 导入 cuda,float32os.environ['NUMBAPRO_NVVM']=r'D:\NVIDIA GPU
..
最近我一直在尝试使用 Numba 库在 Python 中进行 GPU 编程.我一直在使用那里的教程在他们的网站上阅读它,目前我坚持使用他们的示例,可以在这里找到:https://numba.pydata.org/numba-doc/latest/cuda/examples.html.我试图概括一下快速矩阵乘法的示例(其形式为 A*B=C).在测试时,我注意到维度不能完全被每块线程数 (TPB) 整
..
我在使用 @jit 装饰器运行代码时遇到错误.似乎无法找到函数 scipy.special.gammainc() 的某些信息: 在 nopython 失败(nopython 前端)模块的未知属性 'gammainc'(
..
我一直在尝试优化一段涉及大型多维数组计算的 Python 代码.我用 numba 得到了违反直觉的结果.我在 MBP 上运行,2015 年年中,2.5 GHz i7 四核,OS 10.10.5,python 2.7.11.考虑以下几点: 将 numpy 导入为 np从 numba 导入 jit、向量化、guvectorize导入 numexpr 作为 ne导入时间def add_two_2ds
..
我正在使用 Python 的 Anaconda 发行版和 Numba,并且我编写了以下 Python 函数来乘以一个稀疏矩阵 A(存储在一个CSR 格式)由一个密集向量 x: @jitdef csrMult( x, Adata, Aindices, Aindptr, Ashape ):numRowsA = Ashape[0]Ax = numpy.zeros( numRowsA )对于 i 在范围
..
我特别没有 Pands Merge 的性能问题,正如其他帖子所暗示的那样,但我有一个类,其中有很多方法,可以对数据集进行大量合并. 班级有大约 10 个小组,大约有 15 个合并.虽然 groupby 非常快,但在 1.5 秒的总执行时间中,这 15 次合并调用大约需要 0.7 秒. 我想在这些合并调用中提高性能.因为我将有大约 4000 次迭代,因此在单次迭代中总共节省 0.5 秒将
..
因为对于我的程序,Numpy 数组的快速索引是非常必要的,而且考虑到性能,花哨的索引没有很好的声誉,我决定进行一些测试.特别是因为 Numba 发展得非常快,我尝试了哪些方法与 numba 配合得很好. 作为输入,我一直在使用以下数组进行小数组测试: 将 numpy 导入为 np将 numba 导入为 nbx = np.arange(0, 100, dtype=np.float64) #
..
最近我一直在尝试使用 Numba 库在 Python 中进行 GPU 编程.我一直在使用那里的教程在他们的网站上阅读它,目前我停留在他们的示例上,可以在这里找到:https://numba.pydata.org/numba-doc/latest/cuda/examples.html.我试图将快速矩阵乘法的示例概括一下(形式为 A*B=C).在测试时,我注意到维度不能被每块线程数 (TPB) 完全整
..
我想在不使用 numpy.linalg.inv 的情况下反转矩阵. 原因是我使用 Numba 来加速代码,但不支持 numpy.linalg.inv,所以我想知道我是否可以使用“经典"Python 代码反转矩阵. 使用 numpy.linalg.inv 的示例代码如下所示: 将 numpy 导入为 npM = np.array([[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]])Mi
..
我使用 kivy 在 Python 中编写了一个交互式 mandelbrot 渲染器,您可以在其中使用鼠标指针进行缩放,并正在尽我所能对其进行优化.我目前使用这个实现来渲染设置/缩放(这是一个小片段,只是用来渲染它的两个函数): 将 numba 导入为 nb将 numpy 导入为 np@nb.njit(缓存=真,并行=真)def mandelbrot(c_r, c_i,maxIt): #mand
..