如何解决嵌套的for循环带来的numba降级错误？
嵌套的for循环带来的numba降级错误可以通过以下方法解决：
- 优化算法：尽量避免使用嵌套的for循环，可以考虑使用更高效的算法来替代。对于循环较多的情况，可以尝试使用动态规划、分治法或者递归等方法来减少循环次数。
- 向量化计算：利用NumPy等库提供的向量化操作，可以将循环转换为矩阵运算或者向量运算，从而提高计算效率。向量化计算能够充分利用硬件的并行计算能力，减少循环带来的性能损失。
- 并行计算：将嵌套的for循环并行化，利用多线程或者多进程的方式同时执行多个循环，加快计算速度。可以使用Python中的multiprocessing库或者其他并行计算框架来实现。
- JIT编译：使用Numba等工具对关键的循环进行即时编译，将其转换为机器码执行，提高运行速度。Numba是一种用于Python的即时编译器，通过装饰器或者函数修饰器的方式，可以实现对循环的即时编译。
- 内存优化：避免在循环内部进行大量的内存分配和释放操作，可以提前分配好所需的内存空间，并尽量复用已分配的内存。此外，可以考虑使用内存映射文件（Memory-mapped files）或者其他内存优化技术来减少内存使用量。
- 使用高性能库：使用经过优化的高性能库来替代Python内置的循环操作。例如，可以使用NumPy、SciPy等科学计算库来进行数值计算，使用Pandas库来进行数据处理，使用Cython或者C/C++编写扩展来提高计算性能。
需要注意的是，在具体应用场景中，解决嵌套的for循环带来的降级错误的方法可能会有所不同。因此，根据具体的情况选择合适的优化方法非常重要。
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我正在尝试修改一些具有不同维度的numpy数组，并使用元组传递给numba函数。该函数如下所示：
from numba import njit
def numbatest(tuple1,tuple2):
for i in range(2):
tuple1[i][0]=tuple2[i][2]
return tuple1,tuple2
numbatest_njit=njit(numbatest)
当我传递它时，两个numpy数组(1D和2D)的元组：
a=np.empty(10)
b=np.empty([10,3])
c=np.empty(10)
d=np.e
浏览 17提问于2022-03-05得票数 1
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我正在尝试numba，据说这个python包使我的nparray变得非常快。我想在非nonpython模式下运行我的函数。它本质上所做的就是接收一个20x20数组，为每个元素分配随机数，计算它的逆矩阵，然后返回它。但是问题是，当我用result初始化数组np.zeros()时，我的脚本崩溃了，并给出了一个错误消息“函数零的过载”。有人能告诉我发生了什么事吗？非常感谢。
from numba import njit
import time
import numpy as np
import random
arr = np.zeros((20,20),dtype = float)
@njit
d
浏览 4提问于2021-07-12得票数 1
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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
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我在我的代码中有3个嵌套的for循环，它们根据循环索引在数组上进行计算(不是很重要，但逻辑是CNN Max池层错误计算和CNN卷积层权重更新)。 一般来说，在我的代码中，我使用cupy来轻松地使numpy操作在图形处理器上运行，它确实大大减少了计算时间。 然而，在这里我了解到嵌套循环必须在CPU上运行，让计算本身在GPU上运行(这会带来复制数组的开销)，导致可怕的速度变慢，甚至比常规的CPU计算还要慢。 我知道线程化不会有什么实际的帮助，因为GIL 所以我尝试了multiprocessing和concurrent.futures.ProcessPoolExecutor，但我猜是因为它们都有创
浏览 42提问于2021-07-06得票数 1
我遇到了一个LoweringError，它在通过numba运行dagster管道时与dagit编译有关，但在直接使用execute_pipeline运行时却不是这样。我真的不知道如何去调试它。 最小工作示例(文件dagster_umap_pipeline.py) from dagster import solid, pipeline
from umap import UMAP
import numpy as np
@solid
def random_array(context):
return np.random.rand(1000, 100)
@solid
def fit_
浏览 27提问于2019-12-18得票数 0
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我想用Python编写一个实时音频到基音算法，看起来阴算法解决了这个问题。我已经找到了很多的C实现的阴，并尝试了其中一个在我的声音，它的工作，如预期和实时。我已经开始将它移植到Python上，但是我可以看到它的速度慢了100倍--所以不再是real.time了。我使用的是2.3 GHz四核英特尔核心i7.
下面是在C和Python中对算法的模拟，以给出所涉及的计算的概念。每个模拟都在计算9万个样本的音高。C函数需要2秒，Python需要200秒才能完成。
C代码
#include <stdio.h>
#include <stdint.h>
#include <ti
浏览 4提问于2020-09-17得票数 1
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我正在做一些测试，以更好地理解Numba如何使用NumPy，这里我试图看看Numba是否能够处理out参数。
import numpy as np
from numba import njit , jit
from time import time
@njit
def mult(a,b, N = 1000000):
c = np.zeros_like(a)
for i in range(N):
np.multiply(a, b, out=c)
return c
d = np.asarray([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
e = np.
浏览 3提问于2017-12-01得票数 2
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我将通过this教程来学习一些关于datashader和bokeh的知识。 除了少数几个例子之外，大部分似乎都很好。例如，下面的代码： %%opts Nodes (size=5)
graph = layout_nodes(hv.Graph(edges_df), layout=forceatlas2_layout)
forceatlas = bundle_graph(graph, split=False)
pad = dict(x=(-.5, 1.3), y=(-.5, 1.3))
datashade(forceatlas, width=800, hei
浏览 15提问于2019-01-22得票数 0
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在过去，我不需要使用并行计算，因为我的python脚本通常不是计算密集型的。最近，我写了下面的for-loop，发现它大约需要10 - 15分钟的时间来运行：
cpx_var = np.linspace(0.20,0.80,301)
horn_var = np.linspace(0.20,0.80,301)
plag_var = np.linspace(0.05,0.1,26)
mag_var = np.linspace(0.02,0.06,21)
ap_var = np.linspace(0.002,0.006,3)
poss_comb = []
count=0
for i in cpx
浏览 6提问于2018-12-17得票数 0
我有一个这样的数组：
arr = np.array([4, 6, 3, 9, 2, 100, 3, 1, 1, 1, 1])
我想将它转换为布尔数组，如下所示：
[ T, F, F, F, T, F, T, F, F, T, T]
# 4, 6, 3, 9, 2, 100, 3, 1, 1, 1, 1
我可以用下面这样的循环来做：
mask = np.zeros(len(arr), dtype=bool)
ii = 0
while ii < len(arr):
mask[ii] = True
ii += arr[ii]
这是一种间接索引方案，输入中的每个元素都会告诉我
浏览 12提问于2016-08-05得票数 2
我有一个矩阵A，想要迭代地计算与它之间的距离矩阵D。后面想一步一步计算它的原因是以后在迭代过程中包含一些if-语句。
我的代码现在看起来如下：
import numpy as np
from scipy.spatial import distance
def create_data_matrix(n,m):
mean = np.zeros(m)
cov = np.eye(m, dtype=float)
data_matrix = np.random.multivariate_normal(mean,cov,n)
return(data_matrix)
def
浏览 3提问于2020-06-25得票数 0
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我该怎么做呢？我希望能够做到这一点，但迭代工具库不适用于Numba的njit。
我在网上尝试过很多答案，但它们都会抛出一些错误，我似乎搞不懂(我对Python相对较陌生)。
感谢所有帮助，谢谢！)
浏览 5提问于2022-10-29得票数 0
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
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我试图使用jit编译"foo“函数
import numpy as np
from numba import jit
dy = 5
@jit
def foo(grid):
return np.sum([np.roll(np.roll(grid, y, axis = 1), x, axis = 0)
for x in (-1, 0, 1) for y in (-1, 0, 1) if x or y], axis=0)
ex_grid = np.random.rand(5,5)>0.5
result = foo(ex_grid)
我
浏览 1提问于2020-04-03得票数 1
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我的React/FastAPI应用程序有代理
proxy": "http://localhost:8000
在我的package.json中工作得很好，但是现在代理不起作用了，我回来了
Internal Server Error (500) Unexpected token P in JSON at position 0
我试过了
http://127.0.0.1:8000
对于代理和同样的问题。
我检查了FastAPI后端，一切正常。如果我把整条路都放进去，那就没问题了。
我知道如果是错误，Unexpected token <说，这意味着我返回了一些HTML，而不是JS
浏览 1提问于2022-04-18得票数 0
我尝试了一个简单的代码来并行处理numba和prange的循环。但是由于某种原因，当我使用更多的线程而不是运行得更快时，它就会变慢。为什么会发生这种情况？(cpu ryzen 7 2700x8核心16线程3.7GHz)
from numba import njit, prange,set_num_threads,get_num_threads
@njit(parallel=True,fastmath=True)
def test1():
x=np.empty((10,10))
for i in prange(10):
for j in range(10):
浏览 5提问于2022-06-14得票数 4
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我正在使用parallel=True将一些奇怪的代码转换为Numba兼容。它有一个有问题的数组分配，我不太清楚如何以numba能够处理的方式重写。我试着破译错误的含义，但我完全迷失了方向。唯一清楚的是它不喜欢这一行：Averaging_price_3D[leg, :, expired_loc] = last_non_expired_values.T错误很长，包括在这里供参考：
TypingError: No implementation of function Function(<built-in function setitem>) found for signature:
s
浏览 22提问于2022-02-02得票数 1
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我以前发布过一个关于如何使代码更高效的问题。代码的目的只是为了找到两个NumPy数组之间的平均“巧合”，表示两个通道的时间值。这种“巧合”发生在两个信道中至少有一个时间值在一定的时间间隔内。我把长数组分解成~(10k-100 k)块。然后，这些块被绑定，我计算出类似的垃圾箱之间的巧合。即。(bin #n，chunk1 of array1)和(bin #n，chunk1 of array2)。以下是问题的链接：
按照“AboAmmar& @Jerome”的建议:我修改了代码，大大提高了速度。
现在，我必须增加一个额外的步骤来计算移位的巧合，即两个块的bin #n & bin #(
浏览 2提问于2022-07-05得票数 0
当我寻找为什么下面的代码不运行的解决方案时，我总是得出结论，它应该只是工作。
我基本上是试图加快使用numba的RGB图像的着色。我知道问题在于如何将项设置为brushOverlay数组，因为如果我只获取该项并打印它，它就能正常工作。我认为这可能是一个静态类型问题，但所有数组都是float64 dtype。我遗漏了什么？谢谢!
from numba import jit
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
@jit
def numba_overlay_brush(mask, imgRGB, brushColor):
浏览 1提问于2021-12-21得票数 1
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我有一个类似于fun1的函数，它被称为百万次。为了更快的执行时间，我希望并行化fun1，可能使用@cuda.jit或类似的方法。我尝试使用@njit，发现执行不仅仅是在没有它的情况下运行。有人能提出一个有效的方法吗？
import numpy as np
from numba import njit
import time
@njit
def fun1(n1, b):
i1 = 0
while n1 > b[i1][0]:
i1 += 1
n2 = b[i1-2][1]*b[i1-2][0] + b[i1-1][1]* b[i1-1][
浏览 4提问于2022-08-30得票数 -2
1回答
我想和大家分享一下我是如何用jit解决并行化问题的。最初，我使用了下面的代码，并得到了以下错误：
代码：
@jit(nopython=True, parallel=True)
def mandelbrot_2(cArray, iterations):
count = 0
for c in cArray:
z = 0
for n in range(iterations):
z = np.square(z) + c
if np.abs(z) > 2 :
count
浏览 2提问于2021-11-03得票数 1
3回答
我试图返回一个嵌套列表，但是遇到了一些转换错误。下面是用于复制错误的小代码。
from numba import njit, prange
@njit("ListType(ListType(ListType(int32)))(int32, int32)", fastmath = True, parallel = True, cache = True)
def test(x, y):
a = []
for i in prange(10):
b = []
for j in range(4):
c = []
浏览 10提问于2022-10-24得票数 -1
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cuda麻木三维循环性能差
、、、、
我正在尝试建立一个3D循环来完成任务。
C(i,j,k) = A(i,j,k) + B(i,j,k)
在我的GPU上使用Python。这是我的GPU：
我所看到的/与之比较的来源是：
有可能我已经导入了比必要的更多的模块。这是我的密码：
import numpy as np
import numbapro
import numba
import math
from timeit import default_timer as timer
from numbapro import cuda
from numba import *
@autojit
def myAdd(a, b):
浏览 0提问于2015-01-02得票数 5
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因为Numba0.19可以显式地在nopython模式下创建numpy数组。如何创建给定类型的数组？
from numba import jit
import numpy as np
@jit(nopython=True)
def f():
a = np.zeros(5, dtype = np.int)
以上代码失败，出现以下错误
TypingError: Failed at nopython (nopython frontend)
Undeclared Function(<built-in function zeros>)(int32, Function(<cla
浏览 1提问于2015-07-07得票数 4
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我试图运行以下多个核心，以加快使用numba。不幸的是，当我测试这个函数时，它似乎只运行在一个核心上。有人能向我解释为什么，如果有可能让它在多个核上运行吗？
最小工作实例：
import numpy as np
import numba
a = np.random.rand(100000)
@numba.jit(nopython=True, parallel=True)
def func(x):
result = np.zeros_like(x)
for delta in range(1,len(x)):
thisresult = 0
for
浏览 0提问于2018-04-17得票数 0
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使用numba njit修饰的函数(它是jit(nopython=True)的别名)在内部操作中产生与numpy不同的结果(简单的@jit(nopython=False)也给出了来自numpy的不同结果)：
In [1]: import numpy as np
from numba import njit
def npfun(arr):
arr -= arr[3]
@njit
def jitfun(arr):
arr -= arr[3]
arr1 = np.on
浏览 9提问于2017-12-20得票数 2
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我在使用Continuum模块编译KeyboardInterrupt异常时遇到了问题。这是我的数据采集代码：
@jit
def lockinmeasurement(x):
Measurement=np.empty((0,5))
XMeas=np.empty((0,2))
event_handler = LoggingEventHandler()
observer = Observer()
observer.schedule(event_handler, path_to_watch, recursive=True)
observer.start()
浏览 2提问于2015-10-13得票数 1
我很难实现numba的功能。
基本上，如果还没有添加新的数据，我想连接到有22列的数组。如果没有旧数据，则新数据应该成为2d数组。
该功能在没有装饰器的情况下工作得很好：
@jit(nopython=True)
def add(new,original=np.array([])):
duplicate=True
if original.size!=0:
for raw in original:
for ii in range(11,19):
if raw[ii]!=new[ii]:
duplicate=False
if d
浏览 34提问于2022-04-17得票数 5
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4回答
如何打乱列表
、、
用C#写了一个记忆游戏。所以我有一个54张图片的列表。我可以获得另一个列表，以随机获取其中的八个图像。然后我想从我的第二个列表中添加八个图像到另一个列表中，每个图像两个，这很简单。
现在我想洗牌了，但我有点卡住了。我想要混洗列表的原因是因为我希望每次加载游戏(内存)或单击按钮(重新启动)时，图片都是随机的……以下是我对这一问题的看法：
private void Form2_Load(object sender, EventArgs e)
{
//generate random number
Random r = new Random();
//play music v
浏览 0提问于2012-08-27得票数 5
2回答
我有numpy数组形状(2,5)和(2)，我想把它们相乘
a = np.array([[3,5,6,9,10],[4,7,8,11,12]])
b = np.array([-1,2])
从，我知道这适用于numpy：
a * b[:,None]
它提供了正确的输出
array([[ -3, -5, -6, -9, -10],
[ 8, 14, 16, 22, 24]])
但是对于numba，它不再起作用了，我得到了一堆错误信息。
代码：
import numpy as np
from numba import njit
@njit()
def fct(a,b)
浏览 2提问于2021-09-14得票数 2
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我试图找出如何使用如下模式来填充数组：
0000
0 000
00 00
000 0
0000
例如：
[[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]]
将成为：
[[1,2,3,0,0],
[0,4,5,6,0],
[0,0,7,8,9]]
我想出了如何使用手动循环来完成这个任务，但是我觉得可能有一种更快的方法来使用numpy的数组操作函数，我只是想不出怎么做。
浏览 7提问于2022-04-16得票数 1
2回答
我有3个numpy数组：
import numpy
arr_a = numpy.random.random((300, 300))
arr_b = numpy.random.random((300, 300))
arr_c = numpy.random.random((300, 300))
我想从这三个数组的组合中创建第四个数组(arr_d)。这些规则如下：
如果arr_a网格单元值> 0.2，arr_b值< 0.4，arr_c > 0.6，则用1填充arr_d
如果arr_a网格单元格值> 0.3，arr_b值< 0.5，arr_c > 0.6，则用2填充
浏览 1提问于2016-11-30得票数 0
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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
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x_cpu，y_cpu，z_cpu是等长的大数组，结果是网格结果，会降低x，y，z分辨率，每个网格只保留一个点，它们不能一起放到内存中。所以我将x，y，z分成几个部分，但仍然将整个结果放入使用的GPU内存中
from numba import cuda
from math import ceil
SegmentSize = 1000000
Loops = ceil(len(x_cpu),SegmentSize)
Result = cuda.device_array((maxX-minX,maxY-minY))
for lopIdx in range(Loops):
x = cuda.
浏览 70提问于2020-07-30得票数 1
1回答
优化现有的三维Numpy矩阵乘法
、、、、
我有一些刚刚完成的代码。它的工作原理是预期的。我选择在Numpy中使用dot，因为根据我有限的经验，如果在系统上安装了BLAS，它比通常的矩阵乘法更快。然而，你会注意到，比我不得不转很多东西。我可以肯定，这一点实际上超过了使用dot的好处。
我给出了数学方程，如本文所发现的。注意，这是一个递归。
下面是我的代码实现：
我首先提供必要的组件及其尺寸。
P = array([[0.73105858, 0.26894142],
[0.26894142, 0.73105858]]) # shape (K,K)
B = array([[6.07061629e-09,
浏览 2提问于2020-01-17得票数 2
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我写了一个用于卫星图像处理的python脚本。基本上，代码所做的是查看图像中每个像素周围的每个窗口，并将其与同一图像中的特定感兴趣区域进行比较。存储具有最相似信息的窗口并将其转换为地理空间向量。
请允许我进一步解释:我有2013年至2020年某一特定地点的每月卫星图像，总计多达90张图像(90个月)。我还有一个向量文件(.shp)，它有52个特性，我感兴趣的区域(ROI's)。对于每个月，即每幅图像，我必须查看我的ROI，收集ROI中所有像素的数字值，并计算它的平均数字值。我做同样的事情，所有可能的3x3像素(窗口)从该图像，并比较他们的平均值。最后，每个ROI都有一个对应窗口，其平均
浏览 2提问于2020-07-21得票数 0
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我有二维数据集values.shape = (NxN)和3个标准。我想用颜色代码为这些标准做一个图像。因此，我最终有一个NxNx4数组mask，它保存(background, color 1, color2, color 3)的每个像素布尔值。
如果没有满足像素的任何条件，我将其设置为[T, F, F, F]，即背景。如果满足了任何条件(例如，[F, T, F, T])，则背景将自动为False，然后我想随机分配相应的颜色之一，所以这里是color1或color3。如果只有一个标准是True，那就是被选中的标准。
换句话说，如果一个像素满足了一个标准，它就会得到相应的颜色。如果它符合几个标准，
浏览 8提问于2022-07-29得票数 1
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如何计算Seam刻划在一个循环中遍历python行的能量成本？就像wiki中的动态编程一样，我需要最后一行的min_cost来存储可能的三个单元格，并存储成本和路径。
而且，使用两个循环是非常慢的，所以有人知道如何使它更有效吗？
浏览 0提问于2018-06-20得票数 1
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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
我试图用numpy和Numba来计时一个简单的矩阵乘法程序。这是我的密码
我得到的错误是get_ipython().magic('time _ = A.dot(B)') SyntaxError: invalid syntax
import time
import numpy as np
from numba import jit, njit, vectorized
A = np.random.randint(0, 15, size=(1000,1000))
B = np.random.randint(0, 15, size=(1000,1000))
%time A.dot(
浏览 7提问于2022-04-23得票数 0
回答已采纳
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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
我正在研究如何最好地比较使用numba编译的python函数中的字符串(没有python模式，python 3)。
用例如下：
import numba as nb
@nb.jit(nopython = True, cache = True)
def foo(a, t = 'default'):
if t == 'awesome':
return(a**2)
elif t == 'default':
return(a**3)
else:
...
但是，将返回以下错误：
In
浏览 2提问于2017-10-12得票数 7
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这个程序的目的是修改图像中的像素。目前，我正在生成三个随机数，介于-150和150之间，遍历图像中的每个像素，并将随机数添加到每个像素的三个波段中的每一个。制作一张图片并不耗费太多时间，大约5秒，但我想制作100张或更多，我希望有一些方法可以加速这个程序。 import time
from PIL import Image
import random
startTime = time.time()
tempTime = startTime
def modifyImage(curImage):
pixels = curImage.load() #Makes an array of al
浏览 12提问于2020-11-19得票数 1
2回答
我需要帮助加快这个循环，我不知道该怎么做。
import numpy as np
import pandas as pd
import timeit
n = 1000
df = pd.DataFrame({0:np.random.rand(n),1:np.random.rand(n)})
def loop():
result = pd.DataFrame(index=df.index,columns=['result'])
for i in df.index:
last_index_to_consider = df.index.values[
浏览 3提问于2017-11-30得票数 3
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假设我有一个数据帧df，其中有一个名为time的列，时间戳以秒为单位(以及其他一些列)。这基本上是表示一个时间序列，但具有不规则的时间分辨率间隔。现在，我想提取行，使间隔至少为5秒，就像我在下面的示例中所做的那样。但我想知道是否有一种更矢量化的方法来做到这一点。 有没有一种更优雅的方式，不用求助于这个相当冗长的循环？ 如果在开始时有一个偏移量，这并不重要，5秒只是一个任意的数字。 import pandas as pd
import numpy as np
N = 100
time = np.arange(0, N, 2)
time = time + np.random.random(len
浏览 17提问于2020-12-23得票数 2
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
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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
错误消息: TypingError:在类型Function()的nopython模式管道(步骤: nopython前端)未知属性'accumulate‘中失败。
如何修改以下代码？谢谢。
import numba
import numpy as np
@numba.jit(nopython=True)
def maxdd(x):
temp = np.maximum.accumulate(x) - x
ide = len(x) - np.argmax(temp[::-1]) - 1
ids = np.argmax(x[:ide])
mdd = x[id
浏览 2提问于2019-06-12得票数 4
1回答
numba循环并行化
、、、
以前，我问过关于Numba没有并行化的一个相对简单的循环。一个使所有循环显式化的解决方案。
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。以前，alpha有一个额外的、较大的第一个维度，所以我就是在这个维度上并行的；现在我想在beta的第一个维度上并行，因为当b>1000的计算变得很昂贵时。
如果我天真地修改了解决前面问题的代码，我将获得：
@njit(parallel=True)
def parallel_value_numba(a
浏览 3提问于2021-07-07得票数 0
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从泊松分布看Numba和随机数
、、、、
我发现在我的模拟中的一个瓶颈是从泊松分布中产生随机数。我的原始代码是这样工作的
import numpy as np
#Generating some data. In the actual code this comes from the previous
#steps in the simulation. But this gives an example of the type of data
n = 5000000
pop_n = np.array([range(500000)])
pop_n[:] = np.random.poisson(lam=n*pop_n/np.sum(pop
浏览 1提问于2017-08-07得票数 1
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