numba

过滤（减少）NumPy 数组

假设我有一个 NumPy 数组arr我想根据可广播函数的真值进行逐元素过滤减少例如我只想获取低于某个阈值的值k def cond x return x lt k 有几种方法例如使用发电机 np fromiter x for x

python NumPy Cython numba

RuntimeError：无法缓存函数“__jaccard”：没有可用于文件“/usr/local/lib/python3.7/site-packages/librosa/util/matching.py”的定位器

我正在 Windows 10 机器上对 Flask 应用程序进行 dockerize docker 运行后出现以下错误 RuntimeError 无法缓存函数 jaccard 没有可用于文件 usr local lib python3 7

Docker numba librosa

itertools.combinations 的矢量化 Numpy (1d) 版本

我正在尝试完成 itertools combinations 的矢量化 Numpy 版本我可以进一步用 jit Numba 进行装饰以使其更快我不确定这是否可以做到我正在处理的数据集是一个 1d np array 目标是获得 3 组

NumPy vectorization combinations pythonitertools numba

如何将本机 popcount 与 numba 一起使用

我正在使用 numba 0 57 1 我想在我的代码中利用本机 CPU popcount 我现有的代码太慢因为我需要运行它数亿次这是一个 MWE import numba as nb nb njit nb uint64 nb uint6

python LLVM numba

numba vstack 不适用于数组列表

对我来说很奇怪的是当输入是数组列表时 vstack 不能与 Numba 一起使用它仅在输入是数组元组时才起作用示例代码 nb jit nopython True def stack items return np vstack ite

python3x NumPy numba

Numba 环境变量未通过 .numba_config.yaml 设置[重复]

这个问题在这里已经有答案了可以为 numba 设置一些环境变量如文档中指定的 https numba pydata org numba doc dev reference envvars html https numba pydata

python environmentvariables numba

Numba 支持大整数吗？

我有一个阶乘查找表其中包含前 30 个整数阶乘该表用于编译的函数中numba njit 问题是超过 20 该数字大于 64 位有符号整数 9 223 372 036 854 775 807 https en wikipedia org

python BigInteger factorial numba

Numba jitclass 不适用于 python 列表

我在用python 3 6 and numba 0 36 这个问题有一个sister https stackoverflow com questions 48159360 numba custom stack class and pop f

python numba

使用 Numba 加速矢量距离计算

以下是我为 3 D 环形几何中的距离平方计算编写的一些函数用于该 3 D 空间中的粒子集合 import itertools import time import numpy as np import scipy import num

python Algorithm performance Optimization numba

尝试 numba 时出现巨大错误

我在使用 numba 时遇到了大量错误讽刺的是正确的结果是在错误之后打印的我正在使用最新的 Anaconda python 并安装了 numba conda install numba 一次在 Ubuntu 13 64 位和 anac

python python27 Anaconda numba conda

提高 Pandas 合并性能

正如其他帖子所建议的那样我特别没有 Pandas Merge 的性能问题但我有一个类其中有很多方法可以对数据集进行大量合并该类有大约 10 个 group by 和大约 15 个 merge 虽然 groupby 相当快但在类的

python pandas MERGE Cython numba

numba.prange 性能不佳

我试图整理一个简单的例子来说明使用的好处numba prange对于我自己和一些同事来说但我无法获得像样的加速我编写了一个简单的一维扩散求解器它本质上是在一个长数组上循环组合元素i 1 i and i 1 并将结果写入element

python numba

numba 函数何时编译？

我正在研究这个例子 http numba pydata org numba doc 0 15 1 examples html multi threading http numba pydata org numba doc 0 15 1 ex

python Multithreading JIT numba

我可以在 pandas 中执行动态行累加吗？

如果我有以下数据框如下导出 df pd DataFrame np random randint 0 10 size 10 1 0 0 0 1 2 2 8 3 1 4 0 5 0 6 7 7 0 8 2 9 2 有没有有效的方法cumsum

python pandas performance numba

在 numba.jit 装饰器中使用并行选项会使函数给出错误的结果

给定一个矩形的两个对角 x1 y1 and x2 y2 和两个半径r1 and r2 找到位于由半径定义的圆之间的点的比率r1 and r2到矩形中的点数简单的 NumPy 方法 def func 1 x1 y1 x2 y2 r1 r2

python python3x NumPy JIT numba

如何将附加参数传递给 numba cfunc 作为 LowLevelCallable 传递给 scipy.integrate.quad

文档讨论 http numba pydata org numba doc 0 34 0 user cfunc html example使用 numba 的cfuncs as LowLevelCallable的论证scipy integrat

python scipy numba

使用 numba 计算向量和矩阵中的行之间的余弦相似度

找到了这个gist https gist github com FedericoV 0e7d6d8c8794a99a7a42使用 numba 快速计算余弦相似度 import numba numba jit target cpu nopyt

python NumPy vector numba numbapro

不使用 Numpy 的矩阵求逆

我想在不使用的情况下反转矩阵numpy linalg inv 原因是我使用 Numba 来加速代码但不支持 numpy linalg inv 所以我想知道是否可以使用经典 Python 代码反转矩阵 With numpy linalg

python matrix numba Inverse

为什么numba cuda调用几次后运行速度变慢？

我正在尝试如何在 numba 中使用 cuda 然而我却遇到了与我预想不同的事情这是我的代码 from numba import cuda cuda jit def matmul A B C Perform square matrix m

python3x CUDA numba pycuda numbapro

从一个函数在 Pandas Dataframe 中创建多列

我是一个Python新手所以我希望我的两个问题是清楚和完整的我在下面发布了实际代码和 csv 格式的测试数据集我已经能够构建以下代码主要是在 StackOverflow 贡献者的帮助下来使用 Newton Raphson 方法计算

python pandas multiplecolumns JIT numba