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我有两大组二维点，我需要计算一个距离矩阵. 我需要它在 python 中运行得很快，所以很明显我使用了 numpy.最近学习了 numpy 广播并使用了它，而不是在 python 中循环 numpy 会在 C 中进行. 我真的认为广播就是我所需要的，直到我看到其他方法比普通广播更好，我有两种计算距离矩阵的方法，但我不明白为什么一种比另一种更好. 我在这里查找https://git
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我一直在与一个问题作斗争，我无法解决问题，因此不太知道如何开始解决它.我在 C 编程方面的经验非常有限，这也是我无法取得进步的原因. 我有一些函数使用 numpy.interp 和 scipy.integrate.quad 来执行某个积分.由于我使用 quad 进行集成，并且根据其文档: 要集成的 Python 函数或方法.如果 func 需要很多参数，它沿对应于第一个轴的轴积分论证.
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以下用于逻辑比较的 numba 编译函数性能下降的原因是什么: from numba import njitt = (真, 'and_', 假)#@njit(boolean(boolean, unicode_type, boolean))@njit定义 f(a,b,c):如果 b == 'and_':出 = a&celif b == 'or_':出 = a|c回来x = f(*t)%timeit
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所以我一直在尝试优化一些从一些数组数据计算统计误差度量的代码.该指标称为连续排名概率得分 (CRPS). 我一直在使用 Numba 来尝试加快此计算中所需的双 for 循环，但是我遇到了 numpy.vstack 函数的问题.根据我从文档这里中的理解，应该支持 vstack() 函数，但是当我运行以下代码时出现错误. def crps_hersbach_numba(obs, fcst_en
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我遇到了一段代码，它完成了我希望它比我的原始代码更快地完成的工作.然而，与我的原始代码不同，这个代码被 numba jit 函数减慢而不是加速.有谁知道这是为什么?这是没有numba的代码: def sum_factors(n):结果 = []对于范围内的 i (1, int(n**0.5) + 1):如果 n % i == 0:result.extend([i, n//i])返回总和(设置(结
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Numba 是否可以读取文件? 我尝试使用标准的 Numpy 方法保存和加载，但遇到了不支持的错误. Numba 是否还有其他格式可以处理?如果不是，当一个人需要读取一个文件并且仍然想使用 Numba 的强大功能时，应该怎么做? 这是我尝试过的: 将 numpy 导入为 np从 numba 导入 njita = np.random.randn(400, 400)np.save(
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我写下面的代码来测试 numba 的缓存特性 导入numba将 numpy 导入为 np导入时间@numba.njit(缓存=真)def sum2d(arr):M, N = arr.shape结果 = 0.0对于范围(M)中的我:对于范围内的 j(N):结果 += arr[i,j]返回结果a=np.random.random((1000,100))打印(时间.时间())sum2d(a)打印(时间
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我正在尝试使用 Numba 代码处理由 CuPy 逻辑生成的一些数据.但得到不同的错误.例如简化示例 导入cupy为cp进口麻木从 numba 导入 void、int32、int64、float32、float64将 numpy 导入为 np@numba.jitdef numba_test(a, b, n, m):对于范围(n)中的我:对于范围内的 j (m):a[i, j] += b[i, j
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当输入是数组列表时，vstack 不适用于 Numba，这对我来说很奇怪，它仅在输入是数组元组时才有效.示例代码: @nb.jit(nopython=True)定义堆栈(项目):返回 np.vstack(items)堆栈((np.array([1,2,3])，np.array([4,5,6]))) 返回 array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]) 但是 stack([np.
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我正在尝试使用 numba 和 numpy 使 python 更快地运行标准偏差函数.然而问题是 for 循环非常慢，我需要替代方案，以便我可以更快地编写代码.我将 numba 迭代到已经存在的 numpy 版本，但是性能没有太大的提升.我原来的 list_ 中有数百万个值，因此计算标准偏差函数需要很长时间.下面的 list_ 函数是一个非常短的 numpy 数组，它是我的问题的一个示例，因为我无
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我计时了两种方法来创建长度为 N 的元组. 这非常快: def createTuple():对于 _ 范围(100000):元组 = (0,) * 1000CPU 时间:用户 439 毫秒，系统:1.01 毫秒，总计:440 毫秒挂墙时间:442 毫秒 这非常快，但不能用 Numba 编译: Invalid use of Function() with argument(s) of t
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我有一个如下所示的数据框 B_ID Session no_showcumulative_no_show1 s1 0.4 0.42 s1 0.6 1.03 s1 0.2 1.24 s1 0.1 1.35 s1 0.4 1.76 s1 0.2 1.97 s1 0.3 2.210秒2 0.3 0.311 秒 0.4 0.712 秒 0.3 1.013 秒 0.6 1.614 秒 0.2 1.815 秒
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我正在进行分子动力学模拟.它由数值积分、许多 for 循环、操作大型 NumPy 数组组成.我尽可能地尝试使用 NumPy 函数和数组.但是代码还是太慢了.我想使用 numba jit 作为加速.但它总是抛出错误消息. 这是代码. # -*- 编码:utf-8 -*-"""创建于 2020 年 3 月 28 日星期六 12:10:42@作者:桑迪班"""将 numpy 导入为 np导入 m
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我正在尝试使用一个尝试使用 numba 和列表生成器的简单代码，但在执行以下代码时出现错误. @numba.jit(nopython=True, nogil=True)def perform_search(simple_list, number):gen = (ind for ind in xrange(len(simple_list)) if simple_list[ind] != numbe
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我试图在我的 GPU 上运行代码，首先我遇到了在 ubuntu 18.04 上运行 CUDA 的问题.在经历了一些痛苦之后，我被建议在 Docker Image 中工作，在那里我(我认为)有一个运行良好的 CUDA 版本(我正在开始学习 pytorch，并且我能够获得一个 torch.cuda.is_available()= 真). 之后我尝试运行一个简单的代码复制here，为了看看我的 G
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虽然我在课前添加了这个，但我注意到当我忽略为 jitclass 声明它时，我将一个字符串传递给我的类无法工作，并且当我尝试使用字符串相同时type 不能用. spec = [('文件名', str),('行', int32),('cls', int32),('L', int32),('H', int32),('检查', int32[:]),('enum_file', int32[:]),('步骤
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我的 numba 代码中不断出现此错误: 警告 101:0:未使用的参数 'self' 我的 numba 代码如下.如何抑制错误消息? @autojitdef initialise_output_data(self, input_data, output_data, params ):# 解压参数#omega = params['omega']#beta = params['beta']#g
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我正在测试这里的 prange 示例: http://numba.pydata.org/numba-doc/0.11/prange.html 我有 numba 版本 0.11.1 不幸的是，它给了我这个错误: 回溯(最近一次调用最后一次):文件“C:\Anaconda\envs\p33\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshel
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我是 numba 的新手，我在每一个转折点都在努力获得我认为在 nopython 模式下工作很简单的东西. 例如，受到这个问题的启发 coalescing-ranges 我写了以下函数: @njit# @jitdef合并(范围):合并 = []对于 i, (label_a, start_a, stop_a) 在 enumerate(ranges) 中:append_flag = 真对于 e
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我需要对基于另一个数组的一维 numpy 数组(下面:data)中的元素求和，其中包含有关类成员资格(labels>).我在下面的代码中使用 numba 来加快速度.但是，如果我没有在 ret[int(find(labels, g))] += y 行中使用 int() 进行显式转换，我会收到一条错误消息: TypeError: 不支持的数组索引类型?int64 有没有比显式转换更好的解
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