在带有Numba guVectorize标记的UNKNOWN_CUDA_ERROR中调用cuMemcpyDtoH结果
是将CUDA设备上的数据复制到主机内存中。cuMemcpyDtoH是CUDA API中的一个函数，用于将数据从CUDA设备内存复制到主机内存。在带有Numba guVectorize标记的UNKNOWN_CUDA_ERROR中调用cuMemcpyDtoH结果可能是为了在CUDA设备上进行计算后，将计算结果传输回主机内存进行后续处理或展示。
cuMemcpyDtoH函数的参数包括目标主机内存地址、源CUDA设备内存地址以及要复制的数据大小。调用cuMemcpyDtoH函数后，数据将从CUDA设备内存复制到主机内存，并可以在主机上进行进一步的处理或分析。
在云计算领域中，使用cuMemcpyDtoH函数可以实现将CUDA设备上的计算结果传输回主机，以便进行后续的数据处理、可视化或存储。这在需要在云环境中进行大规模并行计算或深度学习任务时非常有用。
腾讯云提供了适用于GPU计算的云服务器实例，例如GPU云服务器和GPU计算型云服务器，可以支持CUDA编程和相关的GPU计算任务。腾讯云的GPU云服务器产品介绍和链接地址如下：
- GPU云服务器：腾讯云提供的基于GPU的云服务器实例，适用于高性能计算、深度学习等任务。了解更多：GPU云服务器
- GPU计算型云服务器：腾讯云提供的专为GPU计算优化的云服务器实例，提供更高的计算性能和并行计算能力。了解更多：GPU计算型云服务器
通过使用腾讯云的GPU云服务器实例，您可以在云环境中进行CUDA编程和GPU计算任务，并使用cuMemcpyDtoH函数将计算结果从CUDA设备内存传输到主机内存。
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我正在挣扎于一个numba错误Untyped global name 'is_a_subset': Cannot determine Numba type of <class 'numba.np.ufunc.gufunc.GUFunc'>，这通常意味着我已经摸索并使用了一种不受numba支持的方法。以下代码失败。
@guvectorize("(n),(n)->(n)",nopython=True)
def is_a_subset(x,y,out):
out[:]=np.array([item in x for item
浏览 5提问于2021-09-12得票数 9
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为了加快xarray包的计算速度，我尝试在函数中添加numba guvectorize，但是有几个问题：
如果我编写两个函数：read_pr和day_clim，则day_clim的输入不再是xarray，因为guvectorize被设置为float64[:], float64[:]。因此，groupby函数不起作用。我也尝试过xr.core.dataarray.DataArray[:], xr.core.dataarray.DataArray[:]，但是错误弹出了NameError: name 'xr' is not defined。
我也想将@guvectorize应
浏览 6提问于2022-02-09得票数 1
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我使用numba库中的装饰器@jit优化了一些python代码。但是，我想指示@jit显式地使用我的GPU设备。出发地：，我知道我需要使用@jit(target="cuda")来完成它。
我试着这样做：
from numba import jit, cuda
@jit(target='cuda') # The code runs normally without (target='cuda')
def function(args):
# some code
我得到了以下错误：
KeyError: "Unrecognized o
浏览 14提问于2022-05-22得票数 1
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1回答
我正在努力更好地理解numba装饰器，尤其是guvectorize。
我试着启动。特别是在最底部的步骤15。
我试着修改它来计算风速。
下面是我得到的信息：
import numpy as np
import xarray as xr
import datetime
import glob
import dask
import sys
import os
import tempfile
from numba import float64, guvectorize, vectorize, njit
import time as t
@guvectorize(
"(floa
浏览 1提问于2020-09-03得票数 0
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Python优化移动平均
、、、、
我想创建具有滚动函数和scipy优化的移动平均策略，但我的代码没有优化滚动。它给出的结果是我输入的第一个x0值。我在谷歌上搜索过，有一些方法可以创造出所有滚动的可能性，但这需要很多时间。有没有什么方法可以有效地优化。这是我的代码，提前谢谢你；
import pandas as pd
import os
import numpy as np
from datetime import datetime
import scipy.optimize as opt
#read file
data = pd.read_csv(r'C:\Users\Kaan\USDTRY-2018_06_01-20
浏览 0提问于2018-09-12得票数 0
1回答
我的代码包含以下定义：
skew_min = np.frompyfunc(lambda x, y: min(x + 1, y), nin=2, nout=1)
关键的一点是，它是ufunc，因为我进一步调用了skew_min.accumulate。但是这个定义真的很糟糕。它工作缓慢(因为从本机代码调用python)并产生一个错误类型的结果( pyobject数组而不是float数组)。我的梦想是，应该有一些FP风格的组合器来从其他的ufunc中构建ufunc，类似于这样：
skew_min = compose_1(np.minimum, subst_1(np.add, 1))
(相应地，组合函
浏览 0提问于2019-09-15得票数 4
1回答
Numba中的组合矢量化函数
、、、、
我正在使用Numba (版本0.37.0)来优化GPU的代码。我想使用组合的向量化函数(使用Numba的@vectorize装饰器)。
进口和数据：
import numpy as np
from math import sqrt
from numba import vectorize, guvectorize
angles = np.random.uniform(-np.pi, np.pi, 10)
coords = np.stack([np.cos(angles), np.sin(angles)], axis=1)
这项工作如预期的那样：
@guvectorize(['(floa
浏览 7提问于2019-09-26得票数 3
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我试图将Numba应用到我的代码中以提高速度。但我得到一个错误“IndexError:列表索引超出范围”和警告。我怎样才能让它起作用？
我按以下方式运行代码：
import numpy as np
from numpy import linalg as LA
from numba import guvectorize, int64, float64, vectorize
@guvectorize([(float64[:], int64)], '(n),()->(n)')
def func(main, n):
nprime = n-1
off = np.r
浏览 6提问于2022-06-11得票数 2
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我正在尝试使用@vectorize在函数中创建一个数组，我不知道为什么我一直收到这个错误： Unknown attribute 'array' of type Module( < module 'numpy' from 'filename.... /lib/python3.6/site-packages/numpy/ __ init __ .py'>) 代码： from numba import vectorize, float32
import numpy as np
@vectorize([float32(float32[:,
浏览 38提问于2018-12-21得票数 1
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例如，我想对以下函数进行矢量化：
@nb.njit(nb.types.UniTuple(nb.float64,2)(nb.float64, nb.float64))
def add_subtract(x,y):
return x+y, x-y
但是，当我像这样使用@numba.vectorize时：
@nb.vectorize([nb.types.UniTuple(nb.float64,2)(nb.float64, nb.float64)])
def add_subtract(x,y):
return x+y, x-y
它将显示：
NotImplementedError
浏览 28提问于2021-03-10得票数 3
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1回答
我想知道是否可以从用numba.vectorize编译的函数中获得多个返回值。
我对一个函数使用矢量化修饰器，该函数接受一系列参数，并执行和迭代根查找例程，然后返回解决方案。由于所有参数和返回的结果都是相同的维度，所以矢量化函数工作得很好。问题是，解决方案并不总是收敛的。我想返回一个True/False数组，它告诉我解决方案是否已经收敛。
我意识到这可以用guvectorize实现，但是矢量法的标量语法很好，而且由于我的所有数组都是相同的维度，所以需要引入guvectorize似乎很傻。有人知道是否可以从numba.vectorize编译函数返回2个或更多个数组吗？
浏览 6提问于2015-05-23得票数 7
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我最近一直在用Numba做实验，我仍然无法理解的是：
在使用NumPy数组的普通Python函数中，您可以这样做：
# Subtracts two NumPy arrays and returns an array as the result
def sub(a, b):
res = a - b
return res
但是，当您使用Numba的@guvectorize装饰时，如下所示：
# Subtracts two NumPy arrays and returns an array as the result
@guvectorize(['void(float32[:
浏览 0提问于2018-05-24得票数 3
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我想使用Numba来向量化一个函数，该函数将计算矩阵的每一行。这实际上将Numpy ufunc应用于矩阵，而不是遍历行。根据
您可能会问自己，“为什么我要使用@jit装饰器来编译一个简单的迭代循环呢？”答案是NumPy功能自动获得其他功能，如缩减、积累或广播。
考虑到这一点，我连一个玩具例子都找不到。下面的简单示例试图计算每一行中的元素之和。
import numba, numpy as np
# Define the row-wise function to be vectorized:
@numba.guvectorize(["void(float64[:],float6
浏览 0提问于2018-07-16得票数 7
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Numba documentation建议编译以下代码 @njit()
def accuracy(x,y,z):
x.argsort(axis=1)
# compare accuracy, this code works without the above line
accuracy_y = int(((np.equal(y, x).mean())*100)%100)
accuracy_z = int(((np.equal(z, x).mean())*100)%100)
return accuracy_y,accuracy_z 它在x.argsor
浏览 109提问于2021-09-07得票数 1
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1回答
我有一个简单的程序，它使用numba添加两个数组
import numpy
import numba
@numba.jit(
numba.void(numba.float64[:], numba.float64[:], numba.float64[:]),
nopython=True)
def add(c, a, b):
c[:] = a[:] + b[:]
if __name__ == '__main__':
a = numpy.arange(10000) * 1.0
b = numpy.arange(10000) * 1.0
浏览 2提问于2015-05-26得票数 1
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2回答
我想定义一对几乎相同的类，但类方法是以两种不同的方式修饰的。目前，我只有一个工厂函数，它将装饰器作为参数，使用该装饰器构造类，并返回类。大大简化了，类似这样的东西可以：
# Defined in mymodule.py
def class_factory(decorator):
class C:
@decorator
def fancy_func(self, x):
# some fanciness
return x
return C
C1 = class_factory(decorator1)
浏览 6提问于2020-10-20得票数 0
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我正在尝试使用guvectorize向量化一个返回元组的简单函数。显然，numba文档没有包含任何guvectorize的工作示例，在该示例中，函数返回tuple。 最初，我想要做的是： z = (x+y, x-y) 然后，我根据stackoverflow的答案将其更改为以下内容。 z[:] = (x+y, x-y) 尽管如此，我还是得到了一些错误，这些错误对我来说似乎很难破译。我想要的是向量化一个函数，它接受多个samdimension数组，并返回一个与输入数组具有相同维数的元组数组。例如，假设输入数组为： a = array([[4, 7, 9],
[7, 1, 2
浏览 111提问于2019-08-27得票数 0
1回答
考虑以下脚本：
from numba import guvectorize, u1, i8
import numpy as np
@guvectorize([(u1[:],i8)], '(n)->()')
def f(x, res):
res = x.argmax()
x = np.array([1,2,3],dtype=np.uint8)
print(f(x))
print(x.argmax())
print(f(x))
运行它时，我得到以下内容：
4382569440205035030
2
2
为什么会发生这种情况？有什么办法能把它做好吗？
浏览 0提问于2018-11-23得票数 1
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我正在尝试用一个输出m,2数组的函数来装饰@guvectorize。(m取决于输入的大小) 当使用下面的函数签名时，我得到一个错误。 import numpy as np
from numba import guvectorize
@guvectorize('void(float64[:], float64, uint32[:,2])', '(m),()->(m,2)', nopython=True)
def array_copy(data, delta, result):
for i, val in np.ndenumerate(data):
浏览 130提问于2021-02-05得票数 1
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1回答
在我的程序代码中，我得到了numpy值数组和numpy索引数组。两者都是在程序初始化期间预先分配和预定义的。
程序的每个部分都有一个执行计算的数组values，以及三个索引数组idx_from_exch、idx_values和idx_to_exch。全局值数组上有交换几个部分的值：exch_arr。
索引数组大多数时候有2到5个索引，很少(很可能永远不会)需要更多的索引。在整个程序运行过程中，dtype=np.int32、shape和值是恒定的。因此，我在初始化后设置了ndarray.flags.writeable=False，但这是可选的。索引数组idx_values和idx_to_exch
浏览 2提问于2017-09-07得票数 2
如果我在下面的函数中尝试将nopython=True与numba.guvectorize一起使用，我将得到
NotImplementedError: Don't know how to create implicit output array with 'A'
layout. --%<-----------------------------------------------------------------
文档不清楚在numba.guvectorize中使用numba.guvectorize的正确方式。我看过numba --annotate-html生成的
浏览 0提问于2015-10-27得票数 0
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1回答
我正在编写一个程序，它动态地检测和导入python函数，并检测期望/生成哪些输入参数和输出。
就像这样：
def importFunctions(self, filename):
moduleImport = __import__(filename)
members = getmembers(moduleImport, isfunction)
functions = []
for m in members:
function = getattr(moduleImport, m[0])
number_of_inputs = fun
浏览 10提问于2022-05-23得票数 0
我试图在一个@guvectorize中调用一个@guvectorize，但是我说了一个错误：
Untyped global name 'regNL_nb': cannot determine Numba type of <class 'numpy.ufunc'>
File "di.py", line 12:
def H2Delay_nb(S1, S2, R2):
H1 = regNL_nb(S1, S2)
^
这是一个MRE：
import numpy as np
from numba import guvector
浏览 1提问于2020-12-18得票数 2
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我正在尝试在惰性dask管道中运行自定义numba向量化/ufunc函数。
当我运行下面的代码时，我会得到一个ValueError: Core dimension 'm' consists of multiple chunks。我不明白为什么m被认为是一个核心维度。知道我能怎么解决这个问题吗？
import numpy as np
import dask.array as da
import numba
from numba import float64
# Define ufunc that directly takes a 3D array and mean reduce
浏览 15提问于2022-03-18得票数 3
我正在学习如何使用numba加速Python中的代码。使用此代码：
from numba import cuda, vectorize
import numpy as np
@cuda.jit(device = True)
def pixel_count(img1,img2):
count1 = 0
count2 = 0
for i in range(img1.shape[0]):
for j in range(img1.shape[1]):
if img1[i][j] > 200:
cou
浏览 2提问于2021-06-03得票数 0
我对南巴很陌生。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。
在numpy中，函数如下所示：
def configuration_to_phase_shifts_numpy(configuration, phase_values):
map_states_to_phase_shifts = np.vectorize(lambda s: phase_values[s])
浏览 10提问于2021-03-29得票数 0
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考虑下面的简单函数，它计算布尔向量之间的相似性。
from numba import float64, boolean, prange, guvectorize
import numpy as np
@guvectorize([(boolean[:], boolean[:], float64[:])], '(n),(n)->()')
def tanimoto(fp_1, fp_2, res):
bw_or = np.sum(np.bitwise_or(fp_1, fp_2))
if bw_or != 0.0:
res[0] = np.su
浏览 1提问于2020-10-14得票数 0
这一切都是在jupyter笔记本上编写的，然而我在“普通”终端/空闲工作空间中没有发现不同的结果。我发现运行这个函数：
def __difference(a,b):
return abs(a,b)
始终比以下各项快：
@jit(nopython=True)
def __difference_numba(a,b):
return abs(a,b)
编译后的函数，这是__difference_numba.inspect_types()的输出(两种情况下我的输入都是两个浮点数)：
__difference_numba (float64, float64)
--------------
浏览 0提问于2018-09-03得票数 1
我正在尝试让我写的python双边过滤器在我的GPU上工作，但我总是遇到错误，我得到了一个对我来说非常神秘的东西。当我运行代码时，我得到
Call to cuMemcpyDtoH results in UNKNOWN_CUDA_ERROR
根据其他帖子，这似乎是与内存问题有关？但由于我不是用cuda编写代码，也不是在摆弄内存(我只是添加标签让它在GPU上运行)，我不确定修复这个问题的最好方法是什么。我是否错误地将代码转换为在GPU上运行？
import numpy as np
import cv2
import sys
import math
import cmath
import tqdm
浏览 40提问于2020-05-19得票数 0
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我正在学习伦巴，并遇到这种“奇怪”的行为，我不明白。我尝试使用以下代码(在iPython中，用于计时)：
import numpy as np
import numba as nb
@nb.njit
def nb_len(seq):
return len(seq)
def py_len(seq):
return len(seq)
##
t = np.random.rand(1000)
%timeit nb_len(t)
%timeit py_len(t)
结果如下(实际上是numba汇编后的第二次运行)：
258 ns ± 1.37 ns per loop (mean
浏览 2提问于2019-12-18得票数 2
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1回答
根据，应该支持numpy数组创建函数zeros和ones。但是，使用简单的函数测试这一点会导致从numpy导入zeros函数时出现nopython错误。但是，如果我使用import numpy as np并使用np.zeros，就没有问题了。我从numpy那里得到的功能有什么不同吗？我只想导入我需要的函数，而不是整个numpy库。
此代码段失败：
from numpy import array
from numpy import zeros
from numpy.random import rand
from numba import njit, prange
# @njit()
@njit
浏览 2提问于2017-11-20得票数 1
在运行代码az.plot_trace(Result_final)时；面对下面的错误TypeError:预期的dtype对象，得到'numpy.dtypefloat64'
上述异常是导致以下异常的直接原因：
SystemError: CPUDispatcher(<0x00000147106C8B88>的函数直方图)返回一个带有错误集的结果
你能告诉我如何解决这个问题吗？
浏览 16提问于2022-03-01得票数 0
1回答
以下是我为测试numba而编写的一些代码
import time
from numba import autojit
@autojit
def triple_count(num):
start = time.time()
count=0.0
r=range(num)
for i in r:
for j in r:
for k in r:
count += i*j*k
runtime=time.time()-start
rate=num/runtime
print
浏览 2提问于2014-10-02得票数 1
我有一个带有整数值的NumPy数组。矩阵的值在矩阵中从0到最大值(换句话说，所有从0到最大值的数据元素都在其中)。我需要建立有效的(有效的手段，快速，完全矢量化的解决方案)来搜索每一行中的元素数，并根据矩阵值对它们进行编码。
我找不到一个类似的问题，也找不到一个能解决这个问题的问题。
因此，如果我输入了这个data：
# shape is (N0=4, m0=4)
1 1 0 4
2 4 2 1
1 2 3 5
4 4 4 1
期望的产出是：
# shape(N=N0, m=data.max()+1):
1 2 0 0 1
浏览 3提问于2017-09-16得票数 11
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1回答
我有两个带有索引的数组(行和列)和一个带有值的数组。我要做的是使用带有行和列索引的数组将数组中的值添加到相应矩阵中的值中。我还需要跟踪我在某个地方增加了多少次价值。
使用for循环没有问题。然而，就我的情况而言，这需要很多小时的时间。那么，是否有更快的方法来执行下面的代码呢？
number = np.zeros([2,2])
amount = np.zeros([2,2])
row = np.array([1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0])
col = np.array([1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1])
values = np.array
浏览 3提问于2014-11-28得票数 0
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1回答
我使用的是中的卷积代码，但我希望能够更改应用于(roi * K)的操作，而不是使卷积的结果为k = (roi * K).sum()。例如：np.std(roi * K)或min(roi * K)。
不幸的是，这段代码并没有针对运行速度进行优化，我想让它运行得更快。
我试图找到像这样已经实现的方法，但我没有找到任何方法。如果有像这样的快速执行的东西，那就太好了。如果不是，那么优化这段代码的最佳策略是什么？
稍微调整代码以打印执行时间，结果如下：
[INFO] applying small_blur kernel
Convolve Time: 2.21276
OpenCV Time: 0.0008
浏览 2提问于2019-08-04得票数 0
2回答
我想使用nopython模式在Numba中运行一个递归函数。到现在为止我只会犯错误。这是一个非常简单的代码，用户给出一个小于五个元素的元组，然后函数创建另一个元组，其中添加了一个新的元组值(在本例中是数字3)。这是重复的，直到最后的元组有长度5。由于某些原因，这是不工作的，不知道为什么。
@njit
def tup(a):
if len(a) == 5:
return a
else:
b = a + (3,)
b = tup(b)
return b
例如，如果是a = (0,1)，我希望最终结果是元组(0,1,3,
浏览 2提问于2019-04-08得票数 2
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1回答
我有一个大的一维数组x，这是通过连接不同长度的小数组x_0 ,..., x_m-1得到的。我还知道每个L长度的列表x_i。给定长度为a的数组m，目标是计算平面数组[a[0]*x0, a[1]*x1,...]。
例如，如果我有x = np.array([1,2,3,4,5])和a=np.array([2,-1]), L = [2,3]，那么结果应该是np.array([2,4,-3,-4,-5])
有没有更简单的(更快的，更多的)如何在numpy中这样做，而不是这种天真的实现？
L.insert(0,0)
cs = np.cumsum(L)
y = np.empty(x.shape)
for
浏览 0提问于2018-09-06得票数 4
回答已采纳
我试图用numba.guvectorize编译函数，但遇到了索引超出范围的异常
def compute_kinetic_energy(velocity, mass, ke):
ke = 0.0
# Increase kinetic energy
for i in prange(velocity.shape[0]):
for x in range(2):
ke += velocity[i, x] * velocity[i, x] * mass[i]
在我尝试进行guvectorization之前，上面的函数运行得很完美：
comp
浏览 16提问于2019-11-28得票数 0
1回答
我对通过使用获得numba的加速印象深刻
今天，我在这么一个中找到了一个希望加速他的代码的人。所以我想让我们看看我们可以用numba实现什么。
以下是代码：
from numba import autojit
from time import time
LIMIT = pow(10,6)
def primes(limit):
# Keep only odd numbers in sieve, mapping from index to number is
# num = 2 * idx + 3
# The square of the number correspon
浏览 2提问于2014-03-31得票数 1
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我已经编写了一个脚本，用于测试我添加到几个函数中的@numba.jit装饰器的有效性。我想首先在没有实时编译的情况下练习带注释的函数，然后在使用@numba.jit装饰器的情况下再次练习，以便比较两个结果。 我已经尝试过通过os.environ修改NUMBA_DISABLE_JIT环境变量的值，但是我还不确定这是否达到了预期的效果。例如： # run first without and then with numba's just-in-time compilation
for flag in [1, 0]:
# enable/disable numba's jus
浏览 38提问于2018-12-28得票数 2
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我使用Numba来提高下面循环的速度。没有Numba，它需要135秒来执行，而有Numba，它需要0.30秒:)，这是非常快的。
在下面的循环中，我比较了阈值为0.85的数组。如果条件为True，我会将数据插入到该函数将返回的列表中。
插入到列表中的数据如下所示。
['Source ID', 'Source TEXT', 'Similar ID', Similar TEXT, 'Score']
idd = df['ID'].to_numpy()
txt = df['TEXT'].to_numpy()
浏览 1提问于2021-05-25得票数 0
我试图导入librosa，这给我带来了多个错误，比如没有音频、resampy等等。我尝试手动安装所有这些。它仍然在resampy中显示一个错误。
C:\Users\asus\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\resampy\interpn.py in <module>
73 @guvectorize(
74 "(n),(m),(p),(p),(),()->(m)",
---> 75 nopython=True,
76 )
77 def res
浏览 39提问于2022-10-01得票数 -1
1回答
我试着用基本的例子来比较numba和纯python，我得到了奇怪的结果。
这是numba示例：
from numba import jit
from numpy import arange
from time import time
# jit decorator tells Numba to compile this function.
# The argument types will be inferred by Numba when function is called.
@jit
def sum2d(arr):
M, N = arr.shape
result = 0.
浏览 12提问于2017-02-11得票数 2
回答已采纳
为什么？很奇怪..。在python中，如果我们用np.astype()测试numba，下面的结果如下
x: [-6. -5. -4. -3. -2. -1. 0. 1. 2. 3. 4. 5.]
x-int: [-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5]
@numba.njit
def tt():
nn = 3
x = np.linspace(0, 4*nn-1, 4*nn)-2*nn
print(x)
print(x.astype(np.int32))
但是，如果我将x的行改为x = np.linspace(
浏览 4提问于2021-04-22得票数 4
回答已采纳
我最近一直在和numba作斗争。直接从numba文档中复制此代码片段，它工作正常：
@guvectorize([(int64[:], int64, int64[:])], '(n),()->(n)')
def g(x, y, res):
for i in range(x.shape[0]):
res[i] = x[i] + y
a = np.arange(5)
g(a,2)
给y一个数组，结果是一个网格。对2个数组求和是我经常做的事情，所以这是我通过修改代码片段想出的代码。
@guvectorize([(int64[:], int64[:], i
浏览 0提问于2018-02-22得票数 3
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试图摆脱for循环，以基于if、elif条件，在填充列'C‘中的值时加快执行速度，这些条件涉及多个列和行。找不到合适的解决办法。
尝试使用带有条件、选择和默认值的np.where。但是没有得到预期的结果，因为我无法从熊猫系列对象中提取单个值。
df = pd.DataFrame()
df['A']=['Yes','Yes','No','No','Yes','No','Yes','Yes','Yes','Yes']
浏览 2提问于2022-03-13得票数 1
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我写了这个包装器，根据可用性来决定是否使用numba (“numba可以导入吗？”)和用户设置(“numba_enabled()是否返回True?")。
这对于测试特别有用，我想在有numba和没有numba的情况下运行测试。
def try_numba_autojit(func):
def func_(*args):
if numba_enabled():
try:
import numba
except:
pass
else
浏览 1提问于2014-01-28得票数 1
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我有一个具有非常简单结构的真/假值数组：
# the real array has hundreds of thousands of items
positions = np.array([True, False, False, False, True, True, True, True, False, False, False], dtype=np.bool)
我想遍历这个数组并输出发生更改的位置(true变为false或相反)。为此，我提出了两种不同的方法：
--递归二进制搜索(查看是否所有值都是相同的，如果没有，则拆分成两部分)--纯迭代搜索(循环遍历所有元素并与前一个/下一个元素进行比
浏览 8提问于2020-06-14得票数 1
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