需要帮助矢量化代码或优化
我正在尝试通过首先对数据进行插值以制成曲面来进行双积分.我正在使用numba尝试加快此过程的速度，但这花了太长时间. 这是我的代码，其中包含用于运行位于此处和解决方案 注意到您的代码具有四重嵌套的for循环集，因此我专注于优化内部对.这是旧的代码: for i in xrange(K.shape[0]): for j in xrange(K.shape[1]):
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numba相关内容
如何在类的成员函数上使用numba?
我正在使用稳定版的Numba 0.30.1. 我可以这样做: import numba as nb @nb.jit("void(f8[:])",nopython=True) def complicated(x): for a in x:
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numba \ jit不允许在nopython模式下使用np argsort
收到此错误消息: Failed at nopython (nopython frontend) [1m[1m[1mInvalid usage of Function() with parameters (array(float64, 2d, C), axis=int64) * parameterized
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有没有什么好方法可以优化此python代码的速度?
我有以下一段代码，该代码基本上对一些数字表达式求值，并使用它对一定范围的值进行积分.当前的代码在8.6 s内运行，但是我只是在使用模拟值，而我的实际数组要大得多.特别是，我的实际大小freq_c= (3800, 101)和number_bin = (3800, 100)的大小，使以下代码的确效率低下，因为实际数组的总执行时间将接近9分钟.代码中相当慢的一部分是对k_one_third和k_two_
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在用numba` @ jit(nopython = True)`装饰的函数中创建`NumPy`数组?
我想在用numba的@jit(nopython=True)装饰的函数内创建一个numpy数组.例如: import numpy as np import numba @numba.jit(nopython=True) def funny_func(): zero_array = np.zeros(10) sum_result = 0 for elem in ze
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Python中的Numba Jit警告解释
我已经定义了以下递归数组生成器，并正在使用Numba jit尝试加快处理速度(基于 @jit("float32[:](float32,float32,intp)", nopython=False, nogil=True) def calc_func(a, b, n): res = np.empty(n, dtype="float32") res[0] = 0 for i in range(1, n
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使用numba在int_s数组中找到numpy.int_
我正在使用numba(0.10.2-5-gda3e2bb-dirty)来加快我的代码的速度.现在，我尝试以下操作: from numba import void, int_, double, jit import numpy as np @jit class bla(object) @void def my_fun k = np.int_(1) f = n
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计算Numba中的numpy数组中非零值的数量
非常简单.我正在尝试计算用Numba(njit())编译的NumPy jit中数组中非零值的数量. Numba禁止我尝试以下操作. a[a != 0].size np.count_nonzero(a) len(a[a != 0]) len(a) - len(a[a == 0]) 如果仍然有一种更快，更pythonic且优雅的方式，我不想用于循环. 对于想要查看完整代码示例的
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将float转换为字符串numba python numpy数组
我正在运行@nb.njit函数，试图在其中将整数放入字符串数组中. import numpy as np import numba as nb @nb.njit(nogil=True) def func(): my_array = np.empty(6, dtype=np.dtype("U20")) my_array[0] = np.str(2.35646) ret
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将数据框拆分为相应命名的数组或序列(然后重新组合)
比方说，我有一个带有x和y列的数据框.我想自动将其拆分为与列名称相同的数组(或系列)，处理数据，然后再重新加入它们.手动执行此操作非常简单: x, y = df.x, df.y z = x + y # in actual use case, there are hundreds of lines like this df = pd.concat([x,y,z],axis=1) 但是我
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使用numba进行向量与矩阵中行之间的余弦相似度
使用numba快速找到余弦相似度，找到了 gist . import numba @numba.jit(target='cpu', nopython=True) def fast_cosine(u, v): m = u.shape[0] udotv = 0 u_norm = 0 v_norm = 0 for i in range(m):
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如何在numba编译函数中使用np.empty;错误消息“所有模板均被拒绝".
当尝试在使用numba编译的函数定义中使用np.empty并打开nopython=True以确保优化键入有效时，遇到了这个奇怪的错误. 这很奇怪，因为numba声称使用前两个参数支持np.empty，而我只使用前两个参数(我认为正确吗?)，所以我不知道为什么它输入不正确. @jit(nopython=True) def empty(): return np.empty(5, n
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为什么这个python类不能与numba jitclass一起使用?
我已经在numpy的帮助下编写了以下代码，并且希望通过numba来提高性能.我不确定为什么它不起作用，因为我已经按照numba系统设置了所有变量.我正在尝试加快此代码的速度，因为将来我将使用大型数据集. import numpy as np import math from numba import jitclass from numba import float64,int64 spe
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在numba.jit装饰中使用并行选项会使函数给出错误的结果
给出矩形(x1, y1)和(x2, y2)的两个相对角以及两个半径r1和r2，求出半径r1和r2定义的圆之间的点与矩形中的总点数. 简单的NumPy方法: def func_1(x1,y1,x2,y2,r1,r2,n): x11,y11 = np.meshgrid(np.linspace(x1,x2,n),np.linspace(y1,y2,n)) z1 = np.
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如何使用Numba在SciPy中使用任意数量的变量和参数执行多重集成?
我想使用 Numba 装饰多重积分的被积，以便 SciPy的Nquad 函数可以将其作为 LowLevelCallable 调用 强>.理想情况下，装饰器应允许Nquad的 args 参数中包含任意数量的变量和任意数量的其他参数.这基于出色的从今年早些时候开始的问答(Q& A)，但扩展到具有多个变量和参数的情况. 作为一个例子，假设以下具有N个变量和K个参数的多重积分: 以下代码有效
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Python快速实现3D数组的卷积/互相关
我正在研究计算3D图像的卷积(互相关).由于问题的性质，不需要基于FFT的卷积近似值(例如，scipy fftconvolve)，并且“直接和"是可行的方法.图像的大小约为〜(150，150，150)，最大的内核大小约为〜(40，40，40).图像是周期性的(具有周期性边界条件，或需要用同一图像填充)，因为必须为一次分析进行约100次此类卷积，所以卷积函数的速度至关重要. 我已经实现并测试了
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提高Python中for循环的性能(可能使用numpy或numba)
我想提高此功能中for循环的性能. import numpy as np import random def play_game(row, n=1000000): """Play the game! This game is a kind of random walk. Arguments: row (int[]): row index to use in
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如何实现从Numba调用的C以与nquad高效集成?
我需要在python中的6D中进行数值积分.由于scipy.integrate.nquad函数运行缓慢，因此我目前正在尝试通过将被积分数定义为scipy.LowLevelCallable以及Numba来加快处理速度. 通过复制给定import numpy as np from numba import cfunc from scipy import integrate def integra
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比较numpy数组时出现Numba autojit错误
当我在函数中比较两个numpy数组时，我收到一条错误消息，指出只能将length-1数组转换为Python标量: from numpy.random import rand from numba import autojit @autojit def myFun(): a = rand(10,1) b = rand(10,1) idx = a > b ret
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numba-guvectorize仅比jit快
我试图并行化对许多独立数据集运行的蒙特卡洛模拟.我发现numba的并行guvectorize实现仅比numba jit实现快30-40％. 我找到了这些( 1 ， 2 )关于Stackoverflow的可比较主题，但它们并不能真正回答我的问题.在第一种情况下，由于回退到对象模式而减慢了实现速度；在第二种情况下，原始发布者未正确使用guvectorize-这些问题均不适用于我的代码. 为
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