这只是一个问题，以满足我的好奇心，我实际上并不打算使用列表作为numba函数的参数。但是我想知道为什么将列表传递给numba函数看起来像是一个O(n)操作，而在纯Python函数中它是一个O(1)操作。一些简单的示例代码：def take_list(l
浏览 8提问于2017-06-12得票数 1
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我试着用Numba加速我的代码。我要传递给函数的参数之一是一个可变的列表。当我尝试更改其中一个子列表时，会得到以下错误：
实际上，我并不关心将对本机列表所做的更改反映到原始Python列表中。我该如何告诉Numba不要反映这些变化？文
浏览 7提问于2018-11-15得票数 7
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我是c++的新手，听说像eigen，blaze，Fastor和Xtensor这样的懒惰评估和simd库对于矢量化操作来说是快速的。我通过以下函数测量了一些基本数字操作中崩溃的时间：using namespace Fastor;
T func2(Tensor，该函数是用numba.vectorize优化的。有趣的是，Fastor和Xtensor不能忽略冗余的fo
浏览 17提问于2020-10-10得票数 0
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我正在编写一个函数，我想优化Numba。该函数对两个向量执行操作，并对一些标量执行其他操作。当我将@jit的并行参数设置为False时，一切都运行良好，但是当它被设置为True时，返回的结果只是一个零向量。这里是我一直在玩的玩具功能，它重新创建了我在实际函数中看到的行为。我一点也不熟悉Numba并行化循环中的工作人员是如何返回结果的，但是当我将其与Numba文档中
浏览 5提问于2022-08-18得票数 0
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这主要涉及编程方面对NumPy数组的操作。我想画一张比热、能量、磁化强度随温度变化的图。对于不同的温度，模拟是完全独立的。所以，我试着用numba函数来并行这个操作。但这是不允许的。原因似乎是我从我的主要功能中调用的另一个功能。我在没有numba的情况下试过沃尔夫，但没有成功。在run_simulation中并行化for循环是非常重要的，因为它是代码中最耗时的部分。
我认为问题在于Wolff函数。Numba不能做任何事情来优化它。但我
浏览 4提问于2020-04-09得票数 0
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我正在将一个(数学上复杂/复杂但操作很少)的自制经验分布类从C++/MATLAB (我两者都有)移植到Python。第83行有函数声明：def cdf(self, x):@numba.ji
浏览 1提问于2019-11-15得票数 1
似乎无法找到函数scipy.special.gammainc()的某些信息：Unknown attribute 'gammaincsite-packages\scipy\special\__init__.pyc'>) $164.2 $164.3 = getattr(attr=gammainc, value=$164.2)
没有@jit修饰器，代码将运行良好也许需要一些东西才能使scipy.special模块的属性对<e
浏览 1提问于2015-08-12得票数 5
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我试图编写一个程序，它将用户输入函数作为字符串，并使用该函数进行大量计算。这些计算是使用numba.jit完成的，如果我硬编码我的函数，代码就能工作，但我很难找到如何解析字符串，以便能够用nopython=True将其转换为with函数。def f(x):但是，我想使用用户输入字符串'x*x‘并创建相同的函数。
浏览 1提问于2018-06-01得票数 1
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Numba -字符串类型
、、、
我认为这是一个简单的问题，但我发现numba文档缺少如何将字符串类型与numpy数组和字典一起使用。我有一个函数，我想使用numba，它接受邮政编码的列表，然后是一个字典，它映射邮政编码->的值。我知道我可以将zip转换为int数据类型，但我希望能够对其他不能强制转换为int类型的值执行此操作。from numba.typed import Dict@
浏览 107提问于2020-11-12得票数 2
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我想要一个函数，它接收列表的列表作为参数，每个子列表具有不同的大小，并且可以迭代每个子列表(包含整数)，以将它们作为广播传递给numpy数组，并执行不同的操作(如平均值)。所以我想知道如何对这个函数进行cythonize (或numbaize)。= len(x) for i in rang
浏览 1提问于2020-04-21得票数 1
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numba循环并行化
、、、
现在，我需要对相同的任务做一个更简单的版本:我现在有了形状alpha和beta的数组(m,n)和(b,m,n),，我想要计算参数的2D切片的Frobenius乘积，并找到使这个产品最大化的beta切片。如果我天真地修改了解决前面问题的代码，我将获得：def parallel_value_numba(alpha,beta):
dot = np.zeros传递给函数之前将其广播到beta.shape，这就会进行编译，并且在原则上，N
浏览 3提问于2021-07-07得票数 0
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'xn,yn,zn': [[pn1_x,pn1_y,pn1_z], [pn2_x,pn2_y,pn2_z], ..., [pnm_x,pnm_y,pnm_z]]} 每个键是网格单元索引，值是分类点的列表列表可以是可变长度的，但我可以将它设置为静态的，例如。1000个元素。现在，我尝试了下面这样的方法： np.zeros(shape=(100,100,100,50,3)) 但是如果我在这个函数中使用numba.jit，它产生的最坏时间
浏览 17提问于2021-07-15得票数 1
我有一个n-sized "index“数组(configuration)，其中包含[0,m)中的整数，以及大小为m的”映射“数组(phase_values)。我想要的是使用configuration将phase_values数组的每个元素映射到来自的对应值。的文档之后，我了解到我需要的等效向量化代码是：
@numba.guvectorize([(numba.int64[:], numba.complex128[:], numba</e
浏览 10提问于2021-03-29得票数 0
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我想根据一些使用Numba @jitclass实现的有状态逻辑来构建更多的列。假设有50个这样的新列要创建。这样做的想法是迭代Numba @jit函数中10列的所有行，并对每一行应用我的50个“过滤器”中的每一个来生成一个新的单元格。问题是，我不能将“筛选器”的列表或元组传递给@jit(nopython=True)函数，因为它们不是同质的：def
浏览 1提问于2016-05-27得票数 1
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下面是一个简单的移动平均函数： def sma_plain(src,p): res = [] win.append(res 我可以立即知道我不能用Numba设置空的win[]和res[]列表。我对此不感兴趣，但我只是想了解nopython的Numba的过程。我还做了一个函数，它使用一个较小的窗口作为初始值，理想情况下，当窗口还未成熟时，我希望将Non
浏览 16提问于2021-04-25得票数 0
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我正在尝试使用python3编写以下代码：duration = 5
@njit num =num += 2
但是，它给出了以下错误： File "/home/abcde/testing_numba", line 20, in <module> File "/
浏览 0提问于2021-03-24得票数 1
[38, 6]])stops = array([ 1, 4, 4, 4, 5]) 我的函数将返回, 6. ]]) 在simple example in the numba documentation之后，这是我想出来的(函数对一列的向量进行操作)： @guvectorize([(int64[:], int64[:], int64[:], float64[:])], '(n),(
浏览 11提问于2021-04-10得票数 0
问题我是，并不是期望Numba更快，但是几乎一样快，似乎是一个合理的目标。(nopython=True) N = len(a) b[i] = a[i]
2.19 ms ± 222 µs per loop (mean
浏览 0提问于2019-09-05得票数 5
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例如，在EVENT_1 == 0组中，唯一值为[3, 5, 9]，然后我们将EVENT_2A设置为EVENT_2中相应值的唯一值列表中的索引。 我写的代码在这里。请注意，EVENT_2总是相对于EVENT_1进行排序的，所以在O(n)中查找像这样的唯一值应该是可行的。在用户定义的函数count()中使用列表似乎存在错误。Numba说它的JIT nopython编译器可以处理list comprehension，甚至当
浏览 43提问于2020-12-03得票数 0
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