Numba降低了简单for循环函数的性能
Numba是一个用于加速Python代码的即时编译器和优化器。它通过将Python函数编译为本地机器码来提供显著的性能提升。Numba的主要应用场景是在科学计算、数据分析和机器学习等领域，它可以加速计算密集型的for循环函数，从而提高代码的执行速度。
Numba的优势包括：
- 易于使用：Numba不需要对现有代码做太多修改，只需简单地添加装饰器或调用Numba的函数即可获得性能提升。
- 跨平台支持：Numba可以在各种平台上使用，包括Windows、Linux和macOS等。
- 支持多种CPU架构：Numba支持x86、ARM和POWER等多种常见CPU架构。
- 高性能：通过使用LLVM编译器，Numba能够生成高效的本地机器码，从而大大提高代码的执行速度。
- 与NumPy集成：Numba与NumPy等常用科学计算库兼容，并能够优化NumPy数组的操作。
对于简单的for循环函数，使用Numba可以显著提高其性能。Numba能够将Python的动态类型转换为静态类型，从而避免了Python解释器的性能开销。此外，Numba还可以使用JIT（即时编译）技术进行代码优化，进一步提高代码的执行效率。
腾讯云提供了适用于云计算的多个相关产品，其中包括：
- 云服务器（CVM）：提供可扩展的云服务器实例，可满足各种计算需求。 链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云数据库 MySQL 版（CDB）：提供高性能的托管式数据库服务，可满足数据存储和访问需求。 链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
- 云存储（COS）：提供可扩展的对象存储服务，适用于存储和管理大规模的非结构化数据。 链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cos
以上是腾讯云提供的一些适用于云计算的产品，它们可以帮助用户在云计算领域进行开发和部署，提供稳定可靠的基础设施支持。
相关·内容
我需要将用游程编码(RLE)压缩的3D数据读取到python中的3D numpy数组中。在Matlab中，使用嵌套循环大约需要一秒钟。然而，在python中，这需要48秒！
这是我的代码：
# Preallocate 3D voxel grid
vox_size = [200,150,200];
voxelGrid3D = np.zeros([200,150,200], dtype=np.uint32);
# Get values from RLE encoded 3D scene:
# Example:
# 0, (3), 4, (2) --> corresponds to --&
浏览 0提问于2017-06-26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
1回答
我正在尝试实现Numba编译的numpy.take()版本，但我对Numba感到非常困惑。
首先，据我所知，不可能在numba函数内以nopython模式创建新的nopython。当前版本的文档似乎在任何地方都没有提到，但我在中找到了它。所以我不得不放弃nopython模式。
其次，我不明白偷东西是怎么回事，至少在我的测试中是这样。这是我的代码：
from numba import jit
import numpy as np
import time
@jit(forceobj = True)
def _take1(arr, idxs):
res = np.ndarray((idxs
浏览 14提问于2022-02-06得票数 1
回答已采纳
我想做一个由两部分组成的程序:一个是接收数据，另一个是将数据写入文件。我想，如果我可以使用两个线程(可能还有两个cpu核心)来分别完成这些工作，那会更好。我找到了这个：https://numba.pydata.org/numba-doc/dev/user/jit.html#compilation-options，它允许你发布GIL。我想知道它是否适合我的目的，我是否可以采用它来做这种工作。这是我尝试过的： import threading
import time
import os
import queue
import numba
import numpy as np
condition
浏览 26提问于2020-01-01得票数 3
回答已采纳
1回答
Numba拥有惊人的能力，可以通过JIT编译来加速循环。然而，关键的转变是，当使用numpy时，。幸运的是，除了numpy.sort之外，大多数numpy函数都包含一个用于写入输出的可选out参数。最明显的替代方案是numpy.ndarray.sort，它已经就位，
@njit("void(f8[:])")
def sort_inplace(arr):
arr.sort()
但这无法编译，
...
...
...
/Users/duckworthd/anaconda/lib/python2.7/site-packages/numba/typeinfer.pyc in pro
浏览 1提问于2014-05-29得票数 5
现在我有了一个循环来填充一个三维NumPy矩阵。我并不是最擅长理解三维数组结构的，尽管我知道它实际上只是我习惯于在(2D)中思考的普通XxY的一个XxY表示。所以，如果你想知道这是什么，这是一个布朗桥(BB)结构，用于蒙特卡罗模拟金融问题。原始代码(源自于作者Kenta原稿的评注，位于此处)：。你真的不需要知道它背后的数学知识；它只是简单地划分了一条步骤路径(本例中为21)，从0开始，一直应用正态分布的震荡(因此是np.random.randn)，直到它到达终点，也就是0。每条路径都被应用到一个模拟的价格中，随着时间的推移随机地“冲击它”，从而产生资产在到期时可能遵循的一条潜在路径。尽管这些都
浏览 2提问于2021-10-28得票数 0
回答已采纳
假设我有N粒子，我想把它们放在一个三维立方体晶格中。我想创建一个形状为(N,3)的numpy数组，每个点的3D位置作为该数组的一行。执行此操作的最有效方法是什么？ 如果我有N个粒子，我会取n的立方根，让我们称它为n。取n的上限，我将制作一个大小为ceil(n)*ceil(n)*ceil(n)的格子，并开始用粒子填充这个格子。当然，因为(ceil(n))**3比N大，所以我会有一些空白点，但这没问题。 我可以创建一个for循环并添加一些if语句，但我想知道是否有一种方法可以使用迭代工具或其他工具来提高效率。 提前感谢您的任何建议！
浏览 15提问于2020-07-17得票数 0
1回答
如果我正确理解，我可以通过添加签名来提高numba函数的性能。示例：
@njit(int32(int32, int32))
def f(x, y):
# A somewhat trivial example
return x + y
现在我有了两组函数。正确的签名是什么？
@njit(int32(set(int32), set(int32)))
def f(set_1, set_2):
# A somewhat trivial example
return x
我认为签名(int32(set(int32), set(int32)))可能是正确的，但什么都没有发生
浏览 0提问于2019-03-22得票数 5
回答已采纳
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
3回答
我正在尝试使用Python中的numba实现快速排序算法。
它似乎比numpy排序函数慢得多。
我该如何改进它呢？我的代码如下：
import numba as nb
@nb.autojit
def quick_sort(list_):
"""
Iterative version of quick sort
"""
#temp_stack = []
#temp_stack.append((left,right))
max_depth = 1000
left = 0
right
浏览 4提问于2015-03-23得票数 1
1回答
我有一个函数，它接收一个数组，通过在现有数据点之间使用线性插值来返回它的上采样版本。输入数组有大约5000个元素。我还想实现一个处理2d数组的版本，该版本具有shape ~(4000,5000)。
为什么numba不能更快地实现这个功能？它在没有numba的一维阵列上运行得非常快。对于numba.njit，它需要更长的时间。任何建议都非常感谢！
import numpy as np
import numba as nb
@nb.njit
def sync_sampl(time_series, repeat=10):
if time_series.ndim == 1:
浏览 0提问于2021-10-19得票数 1
回答已采纳
在NumPy数组上迭代时，Numba看起来比Cython快得多。
我可能缺少哪些Cython优化？
下面是一个简单的例子：
纯Python代码：
import numpy as np
def f(arr):
res=np.zeros(len(arr))
for i in range(len(arr)):
res[i]=(arr[i])**2
return res
arr=np.random.rand(10000)
%timeit f(arr)
每环4.81ms±72.2s(平均±std )。dev.7次运行中，每一次循环100次)
Cython代码
浏览 0提问于2018-11-06得票数 17
回答已采纳
我有一个在其他函数中被多次调用的函数。为了改进计算，我正在尝试向量化代码，尽管在这种涉及复杂范围的特殊情况下，我没有做到这一点。你们中有没有人知道如何在这个特定的情况下做到这一点？
def growdh_no_bloom(mx, mn, daylen, baset):
if mn == 0:
mn = 0.01
if mx == mn:
mx += 0.01
dt = mx - mn
idl = int(np.floor(daylen))
# calculate day time hourly temperature
浏览 0提问于2020-05-30得票数 1
1回答
我试图迭代python中两个numpy数组的行，使用以下for循环：
for i, j in range(X.shape[0]), range(y.shape[0]):
但我得到了以下错误：
ValueError: too many values to unpack (expected 2)
我认为，通过创建包含每个数组中行数的列表，我可以使用i的值在X上迭代，使用j的值遍历y。
有人能解释一下为什么这不管用吗?我怎么才能让它起作用呢？谢谢!
浏览 2提问于2018-04-16得票数 3
回答已采纳
1回答
获取图像中的唯一像素
、、、
以下内容如下：
image = cv2.imread("image.png")
print(image.shape)
print(np.unique(image,axis=1))
如果给予：
(700, 500, 3)
[[[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]
...
[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]]
[[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]
...
[255 255 255]
[255 2
浏览 1提问于2022-01-14得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在试图找到最快的方法来获得numpy在2D numpy数组上的' where‘语句的功能；也就是说，检索满足条件的索引。它只是比我使用过的其他语言慢得多(例如IDL，Matlab)。
我有一个函数，它在嵌套的for-循环中遍历数组.速度几乎有一个数量级的增长，但如果可能的话，我想提高性能。
TEST.py：
from cython_where import *
import time
import numpy as np
data = np.zeros((2600,5200))
data[100:200,100:200] = 10
t0 = time.time()
inds,c
浏览 0提问于2016-01-19得票数 5
我有一种非常简洁的方法，可以使用itertools、λ函数和大型NumPy数组来计算类Ising模型的分区函数。给定一个由N节点和Q“状态”/node组成的网络，我有两个数组，h-fields和J-couplings，大小分别为(N,Q)和(N,N,Q,Q)。然而，J是上三角形的。使用这些数组，我一直在使用以下方法计算分区函数Z：
# Set up lambda functions and iteration tuples of the form (A_1, A_2, ..., A_n)
iters = itertools.product(range(Q),repeat=N)
hf = lam
浏览 0提问于2012-09-12得票数 3
如果我使用sklearn.feature_selection.SelectFromModel选择特性，交叉验证分数上升，但测试集得分下降，这意味着什么？与我不使用特性选择时相比，这甚至更有意义。
这是否意味着它导致了更多的过度适应？
我认为特征选择是为了减少过度拟合。
浏览 0提问于2019-03-27得票数 1
我希望在np.float32和内置Python之间执行二进制操作(如add和乘法)，并将np.float32作为返回类型。但是，它会自动提升到np.float64中。
示例代码：
>>> a = np.float32(5)
>>> a.dtype
dtype('float32')
>>> b = a + 2
>>> b.dtype
dtype('float64')
如果我用一个np.float128来做这件事，b也会变成一个np.float128。这是好的，因为它因此保持了精确性。然而，在我
浏览 2提问于2014-09-18得票数 0
回答已采纳
我是社区新手，如果我没有按照预期提供信息，请原谅我。
我正在尝试学习python，来自Matlab。我有一个非常简单的开始代码：
from numpy import vectorize
from scipy import integrate
from scipy.special import j1
from math import sqrt, exp, pi, log
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def plot_hc(radius, pd):
q = np.linspace(0.008, 1.0, num
浏览 0提问于2020-02-26得票数 0
1回答
我正在尝试转换一个基于日期和名称生成布尔索引的函数，以使用Numba，但我遇到了一个错误。 我的项目从一个Dataframe TS_Flujos开始，结构如下。 Fund name, Date, Var Commitment Cash flow
Fund 1 Date 1 100 -20
Fund 1 Date 2 10 -2
Fund 1 Date 3 0 +10
Fund 2 Date 3 100 0
Fund 2 Date 4 0 -1
浏览 31提问于2020-09-08得票数 1
我要用numba提升我的代码。然而，并行模式下的幂函数不能很好地工作，例如对以下功能：
import numpy as np
import numba
@numba.njit(parallel=True, fastmath = True)
def decay_rate(mV, mp):
drate=(np.power(mp,-3))
return drate
上面写着：
指定了关键字参数'parallel=True‘，但不可能对并行执行进行转换。
这个函数比上面演示的更复杂(numba开销值得！)此外，我曾经尝试过**的电源，但结果是一样的。
我怎么才能修好它
浏览 1提问于2019-09-14得票数 1
回答已采纳
为什么这段代码，每100 k迭代一次就有一个print (即只打印40行！)用50秒跑：
import numpy as np
from numba import jit
@jit
def doit():
A = np.random.random(4*1000*1000)
n = 300
Q = np.zeros(len(A)-n)
for i in range(len(Q)):
Q[i] = np.sum(A[i:i+n] <= A[i+n])
if i % 100000 == 0: # print the progr
浏览 0提问于2018-12-06得票数 1
回答已采纳
2回答
python中的快速矢量化多项式
、、、、
我目前正在使用NumPy完成以下任务:我有一个很大的值网格，我需要在每个点上取一个多项式样例。多项式的概率向量将因网格点的不同而不同，因此NumPy多项式函数对我来说不太适用，因为它是从相同的分布中提取的。迭代每个站点似乎效率极低，我想知道是否有办法在NumPy中有效地做到这一点。如果我使用Theano (请参阅)，这样的事情似乎是可能的(而且很快)，但这将需要相当多的重写，这是我理想中想要避免的。在基本NumPy中多项采样能有效地矢量化吗？
编辑:很容易修改Warren的代码以允许在不同的站点上进行不同的计数，正如我已经发现的那样:只需要传递完整的count数组并删除第一个类似的内容，如下所
浏览 0提问于2019-04-23得票数 4
回答已采纳
我有一个I*J大小的输入矩阵A
以及N*M大小的输出矩阵B。
和一些预先计算出来的N*M*2大小的地图，它要求B中的每个坐标，A中的坐标。这张地图没有我可以使用的特定规则或线性。只是一张看上去很随意的地图。
矩阵非常大(~5000*~3000)，因此创建映射矩阵是不可能的(5000*3000*5000*3000)
我成功地使用了一个简单的映射和循环：
for i in range(N):
for j in range(M):
B[i, j] = A[mapping[i, j, 0], mapping[i, j, 1]]
我用索引的方法做到了这一点：
B[coords_y
浏览 0提问于2018-07-08得票数 7
回答已采纳
此代码的执行时间太长。
df.rolling(window=255).apply(myFunc)
我的数据格式是(500,10000)。
0 1 ... 9999
2021-11-01 0.011111 0.054242
2021-11-04 0.025244 0.003653
2021-11-05 0.524521 0.099521
2021-11-06 0.054241 0.138321
...
我用最后255个日期值计算每个日期。myFunc看起来像：
def myFunc(x):
coefs = ...
浏览 54提问于2022-11-18得票数 0
回答已采纳
我有一个复杂的函数，它执行不能矢量化的数学运算。我发现使用NUMBA jit编译器实际上会降低性能。可能是因为我在这个函数中使用了对python math.sqrt的调用。如何强制NUMBA替换对python math.sqrt的调用，以加快对sqrt的C调用？
--向Kes致敬
浏览 1提问于2014-05-28得票数 1
1回答
在使用numba进行优化时，我有一个疑问。我正在编码一个不动点迭代，以计算一个数组的值，称为伽马，它满足方程f(伽马)=伽马。我正在尝试用python包Numba来优化这个函数。如下所示。
@jit
def fixed_point(gamma_guess):
for i in range(17):
gamma_guess=f(gamma_guess)
return gamma_guess
Numba能够很好地优化这个函数，因为它知道它将执行多少次操作，17次，而且运行速度很快。但是我需要控制我想要的伽玛的误差容差，我的意思是，通过不动点迭代得到的伽马和下一个伽马
浏览 2提问于2020-04-22得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个Python代码，它可以对numpy数组进行反采样。但是，当输入数组很大时，必须在循环中通过将数据窗口化为较小的块来完成。
我现在要寻找的是一种使用多处理来加速rebin函数的方法。目前，该函数使用的是单个CPU。我对多处理模块有一定的了解，但是我很想知道如何将下面的代码转换为使用multiprocessing。
注意:我很欣赏那些可以以不同方式加速以下功能的建议(可能更多的是pythonic)。但是，我也很想知道是否有人可以帮助升级下面的代码，使其适合于多处理。
MWE：
import numpy as np
from tqdm.auto import tqdm
def rebi
浏览 2提问于2020-09-26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
回答已采纳
3回答
我想把向量归一化。最简单的方法就是
import numpy as np
v = np.random.rand(3)
v /= np.linalg.norm(v)
但是我担心我的包的性能和平方(不可避免的)之和，取平方根，然后除以所有向量不是一个好主意。
然后我进入了，哪个解决方案使用sklearn.preprocessing.normalize来完成它。不幸的是，它为我的包增加了另一个需求/依赖。
这就是问题所在。
难道不应该有一个numpy函数来这样做吗？它使用。还是它超出了numpy的范围，不应该有这样的函数？
我应该在cython/numba中实现自己的函数吗？
或者，如果
浏览 6提问于2022-06-18得票数 3
回答已采纳
我正在尝试运行类似以下内容：
np.bincount(array1, weights = array2, minlength=7)
其中array1和array2都是形状为(m，n)的2dnnumpy阵列。我期望的目标是对array1和array2的每一行运行np.bincount() n次
我尝试过使用，但据我所知，它只允许在array1的每一行上运行函数，而不使用array2的每一行作为np.bincount的参数。我希望找到一种方法，用numpy函数而不是迭代来做这件事，因为这是一个性能关键的函数，但到目前为止还找不到其他方法。
例如，给定以下数组：
array1 = [[1,2,3]
浏览 0提问于2021-09-14得票数 3
TypingError
During: typing of setitem
def calc_ppr_topk_parallel(indptr, indices, deg, alpha, epsilon, nodes, topk):
<source elided>
idx_topk = np.argsort(val_np)[-topk:]
js[i] = j_np[idx_topk]
^
import numba
import numpy as np
import scipy.sparse as sp
@numba.nj
浏览 8提问于2022-11-22得票数 0
2回答
我有一个向量，比如说，长度为v=[0.001, 0.13, 0.2, ..., .9]的365。0和1之间的所有值。我想将其转换为大小为365-by-100的2D numpy数组，即创建大小为0.01的回收箱，并在1-365中查看给定day上给定元素的bin。
让我调用2D数组M。我希望1在M[1, 0]中，因为第一天的v[0]属于第一个垃圾桶。
下面给出了(i,j)在M中的位置/指示符，必须转换为‘1’。
matrix_indecies = pd.cut(x=v, bins=np.arange(0, 1, 0.01), labels=False).to_frame().reset_index
浏览 14提问于2022-04-07得票数 4
回答已采纳
假设您有两个NumPy数组，a和b，并且要测试a的值是否大于b的对应值。
现在您可以计算一个布尔数组并调用它的any方法：
(a > b).any()
这将在内部执行所有循环，这是很好的，但是它需要对所有对执行比较，即使第一个结果计算为True。
或者，您可以对标量比较执行显式循环。在a和b形状相同(因此不需要广播)的情况下，示例实现可能如下所示：
any(ai > bi for ai, bi in zip(a.flatten(), b.flatten()))
这将受益于在遇到第一个True结果之后停止处理的能力，但是使用Python中的显式循环(尽管在理解过程中)所需的所有成本。
浏览 2提问于2020-06-27得票数 5
当我使用python执行arnold置乱算法时，我发现for循环的运行时间不够好，运行时间超过1秒。我想用numpy来加速，但我不知道怎么开始。arnold算法主要利用原始图像的像素坐标进行映射变换，得到新的坐标，并将像素值填充到新的坐标中。
def arnold(img):
r, c = img.shape
pic = np.zeros((r, c), np.uint8)
for i in range(r):
for j in range(c):
x = (i + j) % r
y = (i + 2 *
浏览 11提问于2022-01-14得票数 2
回答已采纳
我试图通过使用素数的指数来为每个数到n创建向量，使用素数向量PV=2 3 5 7 11 13 17 19 23 29来识别每个数并存储这些向量供以后的计算。我的PVE=k x，k是与PV相关的指数，x是PV不除的任何素数的指数，所以x总是0或1，因为我的n是960=(31^2)-1。因此，如果这个集合中的任何数除以某个数字9，例如，9的向量指数为0 2 0 0 0，当3^2为9时，22的向量为1 0 0 1 0 0 0，这是2*11=22。所以，像我从2到n的程序中，每个"numba“都有一个素数向量指数(PVE)。这源于算术的基本定理，即每一个数都可以表示为素数的乘积，而且它是唯一的
浏览 6提问于2014-02-28得票数 0
回答已采纳
1回答
用numba加速拍摄？
、、、
有没有可能使用numba来加速np.take？
这是我的尝试，但速度要慢得多。我不能使用nopython模式，因为它不像np.empty_like命令。
import numba
import numpy as np
from timer import Timer
def take( x, indices ):
result = np.empty_like( indices, dtype=x.dtype )
for i in range( len( indices ) ):
result[i] = x[ indices[ i ] ]
r
浏览 3提问于2014-11-14得票数 3
3回答
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
回答已采纳
1回答
在numba中使用多线程
、、、
我有一个在多边形测试中执行点的函数。它以两个二维数字数组作为输入(一系列点和一个多边形)。函数返回布尔值作为输出(如果点位于多边形内，则为True，否则为False )。代码是从借来的。下面是一个例子：
from numba import jit
from numba.pycc import CC
cc = CC('nbspatial')
import numpy as np
@cc.export('array_tracing2', 'b1[:](f8[:,:], f8[:,:])')
@jit(nopython=True, nogil=Tru
浏览 0提问于2018-09-24得票数 3
回答已采纳
我们有一个我们经常使用的函数。它使用numpy数组作为输入，并使用内置的np.cusum。我尝试使用本机pythonfor循环来实现它，但是性能并没有得到改善。我不确定是否有什么事情可以让它更快。下面是我用来比较实现的代码
import numpy as np
import timeit
import matplotlib.pyplot as plt
def implementation1(y):
resids = y - np.mean(y)
T = y.shape[0]
test_stat = np.sum(np.cumsum(resids) ** 2) / (
浏览 13提问于2022-04-27得票数 -1
1回答
我按照的指示行事。
实际上，问题归结为以下几点：
# P is the previous orderbook state (in reality there's bids and asks, let's pick one: bids)
# Q is the update
# can assume P and Q are ordered
P = [ [1, 10], [2, 20], [5, 50] ]
Q = [ [0, 100], [1, 11], [2, 0], [3, 30] ]
# - if (x,y1) i
浏览 3提问于2021-05-12得票数 0
回答已采纳
1回答
我使用以下代码来使用Numba实现两个3D阵列的组件之间的卷积：
@jit( nopython=True, parallel=True, nogil=True )
def calculate_convs_products( x_grid, fn, gn, indices_pairs_array):
total_items = fn.shape[1]
total_points = x_grid.shape[0]
#result = []
final_res = np.zeros( (fn.shape[1],fn
浏览 4提问于2022-01-27得票数 1
1回答
不知道这里发生了什么，或者我是否正确地使用了Numba，但是这里的速度没有达到预期的要求；请告诉我我错过了什么，让numba按照它应该的方式工作。
输出显示runfile('#####)：Numba-> 0.14654635999977472 :Python-> 0.00047117299982346594
从numpy导入日志导入时间，从numba导入jit导入
@jit(nopython=True) def Func()：n=100 b=[] for i in range(0，n)：b.append(log(i/2+52)**2)*exp(.05*10))返回(I)打印
浏览 1提问于2020-11-20得票数 0
2回答
我编写了用于车道检测的代码，hough线变换，在存储在我的pc机中的视频文件中识别了线，该文件具有1280*720分辨率，我的视频运行缓慢，如何使运行更快?在我的代码中，我检查了由canny、cvtcolor和hough变换组成的函数hough_transform的执行时间，在上面我正在检索帧，我可以以每秒执行两帧，请帮助我提前减少执行time.thanks，这里是代码：
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostrea
浏览 2提问于2014-02-20得票数 3
回答已采纳
2回答
我在试着检测皮肤。我找到了一个很好的，简单的公式来检测RGB图片中的皮肤。唯一的问题是，for循环非常慢，我需要加速这个过程。我已经做了一些研究和矢量化可以加快我的for循环，但我不知道如何在我的情况下使用它。
下面是我的函数的代码：
函数接收1个参数类型: numpy数组，形状为(144x256x3)，dtype=np.uint8
函数返回第一个检测到的皮肤颜色像素的坐标(如numpy.array高度，宽度)；皮肤检测像素的个数(Int)和计算出的第一个皮肤检测图片的角度(从左到右)(Float)
# picture = npumpy array, with 144x256x3 shape,
浏览 27提问于2020-05-29得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在尝试构建一个匹配的服务，如下所示。基本上，它在foods中找到所有最佳匹配的数组。我试着使用下面的代码，但在>= 5000万行上太慢了。我想在60秒内得到结果，但我想不出更好的算法。下面是我的代码，我使用了11条记录。 import numpy as np
result = set()
foods = [
[1, 2, 3, 4, 5],
[6, 7, 8, 9, 10],
[2, 9, 5, 3, 10],
[1, 2, 5, 10, 2],
[2, 10, 9, 3, 6],
[10, 3, 4, 6, 7],
[6
浏览 19提问于2020-01-14得票数 0
回答已采纳
试图使用numba来使用nopython=True标志来jit我的代码，对于接收函数作为参数的函数，我得到了一个错误：
import numba
import numpy as np
x = np.random.randn(10,10)
f = lambda x : (x>0)*x
@numba.jit(nopython=True)
def a(x,f): return f(x)**2+x
a(x,f)
收到的错误消息是：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>",
浏览 13提问于2022-11-12得票数 0
回答已采纳
引言
需要一个函数作为它的第一个参数，该函数计算我们想要集成的变量的导数(从现在起，我将称之为d_func，表示“导数函数”)。
d_func必须由用户用Python代码编写。使用Numba提高性能的一个很好的方法是@jit d_func (因为d_func在集成过程中被多次调用)。
当d_func复杂到需要一个Python类对象时，我会问它如何编写表演性代码。
代码设置
下面是我的代码的“卡通”：
有一个叫做DynamicBox.py的模块
在这个模块中有一个Python类，DynamicBox
DynamicBox有很多属性
这些属性中有一些是“相位变量”--也就是说，它们
浏览 1提问于2015-05-03得票数 2
回答已采纳
1回答
将纯Python op函数与使用@numba.jit修饰的no函数进行比较，即：
import numba
@numba.njit
def boring_numba():
pass
def call_numba(x):
for t in range(x):
boring_numba()
def boring_normal():
pass
def call_normal(x):
for t in range(x):
boring_normal()
如果我们用%timeit来计时，我们会得到以下内容：
%timeit call
浏览 0提问于2018-07-17得票数 16
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
