将numba添加到python脚本
Numba是一种用于加速Python代码的开源库。它使用即时编译技术将Python代码转换为机器码，从而显著提高代码的执行速度。Numba通过在运行时将Python函数编译为本机机器码，利用现代CPU的向量化指令集和并行计算能力来加速代码执行。
Numba主要适用于科学计算、数据分析和机器学习等领域，特别是在处理大规模数据集和复杂计算任务时具有优势。
使用Numba可以通过装饰器@jit将Python函数标记为待编译函数。编译完成后，函数将以本机机器码的形式执行，从而加快代码的执行速度。此外，Numba还支持多线程和并行计算，可以通过@njit和@prange等装饰器来优化并行计算。
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请注意，以上仅是一些腾讯云的相关产品，其他厂商的产品同样具备类似功能和服务。在使用时，建议根据实际需求和项目要求，选择适合的云计算平台和工具。
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1回答
好的，我使用的是python 3.3。我安装了numpy，llvm，llvmpy，llpyhton，llvm_array，llvm_cbuilder和llvmath。我还安装了numba。
但是，当尝试通过import numba导入时，会出现以下错误。我不知道会遗漏什么：
Traceback (most recent call last):
File "/home/pablo/workspace/Pruebas/src/Prueba2/__init__.py", line 1, in <module>
import numba
File "
浏览 2提问于2013-07-22得票数 0
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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
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
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2回答
我试图使用numba来加速以另一个函数作为参数的函数。最起码的例子如下：
import numba as nb
def f(x):
return x*x
@nb.jit(nopython=True)
def call_func(func,x):
return func(x)
if __name__ == '__main__':
print(call_func(f,5))
然而，这是行不通的，因为显然numba不知道如何处理这个函数参数。回溯相当长：
Traceback (most recent call last):
File "num
浏览 9提问于2017-08-31得票数 4
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1回答
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
from numba.core import types
@jit(nopython=True)
def zip_func(zip_array,zip_dict):
return zip_dict[zip_array[0]]
#T
浏览 107提问于2020-11-12得票数 2
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
我发现在使用Numba的Cuda模块时，Numba正在将有关我的Nvidia驱动程序的信息打印到python控制台。例如，当使用
numba.cuda.to_device(SOME_ARRAY)
第一次，
信息- 2020-12-21 19:16:22,163 -司机- init
用红色打印到我的控制台上。其他时间使用它时，
信息-日期时间驱动程序-添加挂起的dealloc: cuMemFree_v2 NUM_BYTES字节
是印出来的。例如：
信息- 2020-12-21 19:18:34,473 -驱动程序-添加挂起的dealloc: cuMemFree_v2 729120字节
有什
浏览 2提问于2020-12-21得票数 1
我创建了一个新的conda环境
user@machine:~/project$ conda create -n test-env -c numba python=3.5.2 llvmdev=3.8
Fetching package metadata ...........
Solving package specifications: .
Package plan for installation in environment /home/user/anaconda2/envs/test-env:
The following NEW packages will be INSTALLED:
浏览 1提问于2017-02-04得票数 8
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
我用python编写了以下代码
from numba import *
def mul(a, b):
return a * b
@jit
def numba_mul(a, b):
return a * b
@jit(int_(int_, int_))
def numba_mul2(a, b):
return a * b
并得到以下结果
In [3]: %timeit mul(10, 10)
10000000 loops, best of 3: 124 ns per loop
In [4]: %timeit numba_mul(10, 10)
1000000 l
浏览 0提问于2014-06-28得票数 2
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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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如何在Ubuntu16.04LTS上安装当前版本的NumbaforPython3 (0.30.1)？我的Python版本是3.5.2，我有一个基本的Ubuntu安装(我认为是服务器版)
浏览 12提问于2017-02-08得票数 3
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1回答
最近，我在我的Ubuntu (Ubuntu 18.04.5 LTS)上执行了“软件中心”建议的各种软件更新。现在，当我尝试通过
python3 -c 'import numba'
我得到以下错误
双自由或损坏(顶部)中止(核心抛出)
当我使用新的numba安装创建一个新的conda环境时，也会发生同样的情况。
我已经看过核心转储
gdb -c core
使用
thread apply all bt full
但我只知道内存地址信息。我在我的机器上使用python 3.6.9，但我也在新的conda环境中尝试了3.8，在这个环境中，我得到了相同的错误。
我怀疑软件更新是造成上述
浏览 6提问于2020-11-30得票数 1
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我是谷歌colab的新手。
我正试图在那里做深度学习。
我已经编写了一个类来创建和训练LSTM网络，只使用python -而不是任何特定的深度学习库，如tensorflow，pytorch等。
我认为我使用的是gpu，因为我在colab中选择了正确的运行时类型。
然而，在代码执行期间，我有时会收到退出gpu模式的消息，因为我没有使用它。
那么，我的问题是:如何使用google colab gpu，只使用普通的python，而不使用特殊的ai库？有没有像“装饰器代码”这样的东西放在我的原始代码中，以便激活gpu？
浏览 2提问于2020-03-16得票数 4
1回答
我在看来学习Numba。在17:00，演示者屏幕上有以下代码：
@njit
def simulate_spring_mass_funky_damper(x0, T=10, dt=0.0001, vt=1.0):
times = np.arange(0, T, dt)
positions = np.zeros_like(times)
v = 0
a = 0
x = x0
positions[0] = x0/x0
for ii in range(len(times)):
if ii == 0:
浏览 9提问于2021-12-21得票数 1
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1回答
我想和numba一起运行python程序。我尝试使用以下方法安装numba：
sudo apt install libblas-dev llvm python3-pip python3-scipy
sudo pip install llvmlite==0.15.0
sudo pip install numba==0.30.1
也可以搜索其他的参考资料来安装numba。可以导入Numba，但是当我使用@jit装饰器运行程序时，它会告诉我：
Traceback (most recent call last):
File "Ambil_Data.py", line 12, in &l
浏览 0提问于2018-06-23得票数 0
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1回答
我试图在一些函数中使用OpenCV，我用一些Numba装饰器(例如nopython=True, parallel=True)对其进行了注释。我在Jetson上运行这个程序，它与一起闪现。
代码是：
@jit(nopython=True, cache=True, parallel=True)
def decompress(data):
result = list()
for d in data:
cv2_image = cv2.imdecode(d, cv2.IMREAD_COLOR)
image = np.array(cv2_image)
result.appe
浏览 1提问于2019-06-03得票数 4
4回答
我想降低西皮的时间来解决一个微分方程。
为了实践，我使用了中的示例作为模板。由于odeint使用函数f作为参数，所以我将此函数编写为静态类型的Cython，并希望odeint的运行时间将显著减少。
函数f包含在名为ode.pyx的文件中，如下所示：
import numpy as np
cimport numpy as np
from libc.math cimport sin, cos
def f(y, t, params):
cdef double theta = y[0], omega = y[1]
cdef double Q = params[0], d = params[1
浏览 16提问于2017-03-16得票数 7
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我想使用一个numba.typed.List (将称为List)传递到我的函数中，该函数被包装在njit中。但是，这个List应该从现有的python列表中创建。
当我查看时，创建List的方式似乎是初始化它，然后将元素附加到它。然而，这要求您遍历python中已经存在的列表，这对于大型列表来说似乎是效率低下的。
例如：
from numba.typed import List
numba_list = List()
py_list = ["a", "b", "c"]
for e in py_list:
numba_list.append
浏览 1提问于2020-02-12得票数 8
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我正在尝试对一个Python函数进行基准测试，该函数使用Numba对CPython解释器进行列表操作。为了比较端到端的时间，我使用了Linux time实用程序。time python3.10 list.py
据我所知，由于JIT编译，第一次调用将是昂贵的，但这并不能解释为什么最大记录时间比运行整个脚本所需的总时间长。
# list.py
import numpy as np
from time import time, perf_counter
from numba import njit
@njit
def listOperations():
list = []
for i i
浏览 6提问于2022-05-03得票数 0
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我试着用Numba做一些快速计算。在创建一个使用Numba扩展的包时，我遇到了以下问题。
我做了类似于官方上建议的事情。我有以下文件夹结构：
-test_numba
-test_numba
-__init__.py
-source_module.py
-setup.py
然后，我在source_module.py中放置了以下代码：
from numba.pycc import CC
cc = CC('my_module')
cc.verbose = True
@cc.export('multf', 'f8(f8, f8)'
浏览 4提问于2019-10-23得票数 4
我安装了，希望通过将所有python脚本转换为二进制代码来提高python代码的性能。为了测试这一点，我编写了一个名为test_compiler.py的简单脚本：
#!/usr/bin/python3
import time
start_time = time.time()
c = 0
while c<10000000:
c=c+1
print(time.time()-start_time)
执行此脚本通常会在0.49和0.55之间打印一个浮点数。然后，在我有这个脚本的文件夹中，我这样做了：
pyinstaller test_compiler.py
产生了一些文件和文件夹
浏览 3提问于2022-07-30得票数 1
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1回答
考虑以下四个函数(python、numba、cython和smart)，它们在给定相同的整数输入时计算相同的响应
def python(n):
total = 0
for m in range(1,n+1):
total += m
return total
from numba import jit
numba = jit(python)
cpdef int cython(int n):
cdef int total = 0
cdef int m
for m in range(1, n+1):
total +=
浏览 3提问于2017-12-06得票数 9
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使用numba比使用纯python的程序快得多：
现在似乎已经确定，纯python上的numba甚至(大多数时候)比numpy-python (例如 )还要快。
根据，在纯python上使用的numba比使用numpy的python代码要快。这通常是真的吗?为什么？
在中，解释了为什么纯python上的numba比numpy -python更快: numba看到了更多的代码，并且有更多的方法来优化代码，而numpy只看到一小部分代码。
这能回答我的问题吗？我是否妨碍numba在使用numpy时完全优化我的代码，因为numba被迫使用numpy例程，而不是找到一种更优化
浏览 0提问于2019-10-14得票数 1
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我正试着进入numba gpu processing。我有这个MWE
import numpy as np
import numba
@numba.njit
def function():
ar = np.zeros((3, 3))
for i in range(3):
ar[i] = (1, 2, 3)
return ar
ar = function()
print(ar)
输出：
[[1. 2. 3.]
[1. 2. 3.]
[1. 2. 3.]]
现在我想在我的gpu上运行它。我尝试使用以下decorators
@numba.njit(ta
浏览 3提问于2020-07-08得票数 2
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这是一个python脚本，使用librosa查找给定.wav文件的音高，当我运行程序时，标题中提到的导入错误发生了。有人能帮我吗？ import librosa
import numpy as np
filename = "m1.wav"
y, sr = librosa.load(filename, sr=44.1)
pitches, magnitudes = librosa.core.piptrack(y=y, sr=sr, fmin=75, fmax=1600)
np.set_printoptions(threshold=np.nan)
print(pitches[np
浏览 56提问于2019-02-22得票数 1
我正在尝试使用Numba来加速我正在研究的联合查找算法。下面是一些示例代码。当我尝试一些样本数据时，我不能理解Numba似乎引起的类型抱怨。 from numba import jit
import numpy as np
indices = np.arange(8806806, dtype=np.int64)
sizes = np.ones(8806806, dtype=np.int64)
connected_components = 8806806
@jit(npython=True)
def root(p: int) -> int:
while p != indice
浏览 77提问于2020-10-22得票数 1
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与其他语言相比，python的性能有很多一般性的问题。我有一个更具体的例子:有两个用python和c#编写的简单函数，这两个函数都检查int number是否为质数。
python：
import time
def is_prime(n):
num =n/2
while num >1:
if n % num ==0:
return 0
num-=1
return 1
start = time.clock()
probably_prime = is_prime(2147483629)
elapsed = (
浏览 0提问于2013-05-03得票数 0
回答已采纳
1回答
我已经尝试了相当一段时间来实现在GPU上运行的代码，但是没有取得什么成功。我非常感谢有人帮助实施。
让我就这个问题说几句话。图G有N个节点，在每个节点x上有一个分布mx，我想计算所有边的每一对节点的分布之间的距离。对于给定的对，(x，y)，我使用python包中的代码ot.sinkhorn(mx, my, dNxNy)来计算距离。同样，mx，my是节点x和y上大小为Nx和Ny的向量，而dNxNy是一个dNxNy距离矩阵。
现在，我发现这个代码ot.gpu.sinkhorn(mx, my, dNxNy)有一个GPU实现。但是，这还不够好，因为在每次迭代时都需要将I、my和dNxNy上传到GPU，
浏览 0提问于2019-05-25得票数 7
我安装了librosa，现在我正在尝试导入它。 import librosa 由于某种原因，这抛出了这个错误 Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "C:\Users\Asish nayak\AppData\Local\Programs\Python\Python38-32\lib\site-packages\librosa\__init__.py", line 12, in <module>
f
浏览 109提问于2020-07-12得票数 6
如何在WinPython发行版上安装cudatoolkit包？当我查看非官方二进制文件的列表时，它不在那里，当我看到它时： python -m pip install cudatoolkit 我得到了 Could not find a version that satisfies the requirement cudatoolkit (from versions: )
No matching distribution found for cudatoolkit
浏览 58提问于2019-03-07得票数 2
1回答
我正在研究一个代码的一部分，我正在使用numba。函数是用字典作为参数定义的。这段代码的思想是通过使用numba的trapz规则来实现函数的集成，并将结果保存在字典的一个新类别中。这是我的尝试
from functools import partial
import ctypes
from numba import jit, prange,cfunc, carray
from numba.types import float64, CPointer, void, intp
from numba import njit
from numba import typed, typeof
from n
浏览 27提问于2022-02-07得票数 1
我试图在使用pymatting_aot.aot的Google上运行Python3.8脚本
在我的本地Ubuntu机器上运行这个脚本时，它没有任何问题，但是当我试图在GAE上运行它时，我得到了以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "/layers/google.python.pip/pip/lib/python3.8/site-packages/pymatting_aot/cc.py", line 21, in <module>
import pymatting_aot.aot
ModuleNotFou
浏览 5提问于2020-12-24得票数 2
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1回答
我正在用Python语言构建一个numba模拟类，并且我想传递一些来自早期模拟的参数值，这些参数值存储在文件中。有许多参数值保存在文件中，所以它们在一个文件中，我使用pandas访问该文件。
不幸的是，试图在numba中使用pandas会抛出一个错误。具体地说，numba似乎对我在其中调用pandas并赋值感到不高兴，因为它不确定如何键入它们。(注意:如果我将这些链接的pandas调用拆分为多行，则会将read_feather行标识为罪魁祸首)：
from collections import OrderedDict
from numba import jitclass, float32, i
浏览 2提问于2019-10-16得票数 1
3回答
我无法在我的OS系统上安装Numba (通过pip)。
我在用
Python: 2.7.11 (自制)
和平执行方案: 8.1.1
安装工具: 20.6.7
OS X: 10.11.4 (x86_64)
Xcode: 7.3
Xcode CLT: 7.3.0.0.1.1457485338
Clang: 7.3 build 703
并安装了先决条件(我认为)
brew install llvm
git clone https://github.com/numba/llvmlite
cd llvmlite
LLVM_CONFIG=/usr/local/opt/l
浏览 13提问于2016-04-03得票数 11
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3回答
什么时候能有效？
、、、
我知道numba会创建一些间接费用，在某些情况下(非密集计算)，纯python会变得更慢。但我不知道的是在哪里划界线。是否可以用算法复杂度的顺序来确定在哪里？
例如，为了添加两个数组(~O(n))，在这段代码中，纯python比5更短：
def sum_1(a,b):
result = 0.0
for i,j in zip(a,b):
result += (i+j)
return result
@numba.jit('float64[:](float64[:],float64[:])')
def sum_2(a,b):
浏览 0提问于2019-03-29得票数 4
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1回答
假设我有两个类，A和B，我已经放弃了，其中B有一个A的列表，这在numba有可能吗？
from numba import jitclass, deferred_type
from numba.types import string
spec = [('name', string)]
@jitclass(spec)
class A:
def __init__(self, name):
self.name = name
a_type = deferred_type()
a_type.define(A.class_type.instance_type)
浏览 3提问于2017-10-19得票数 1
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下午好,
当我尝试转换这个函数时，我面临一个问题：
from typing import Optional
import numpy as np
from numba import njit
from numba.typed import List
@njit
def check_something(list_arrays: List[Optional[np.ndarray]], mask_array: np.ndarray):
for array in list_arrays:
if (
array is not None and
(
浏览 3提问于2022-08-11得票数 1
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我想在开始之前说，我在数据集，机器学习，人工智能等方面的工作已经超出了我的能力范围。
我刚从LJSpeech下载了一些数据集，我运行了python3 preprocess.py --dataset ljspeech，我收到了这个乱七八糟的东西
Traceback (most recent call last):
File "preprocess.py", line 5, in <module>
from datasets import preprocessor
File "/home/boofygirl/mycroft-core/Tacotr
浏览 0提问于2020-06-20得票数 0
我想编写一个函数，它可以作为will函数运行，也可以作为普通python或对象模式numba运行，这取决于numba是否能够进行类型推断。实际上，我更喜欢普通的python，但除了编写自己的装饰器之外，似乎没有其他方法可以做到这一点。 我为什么要这样做？因为我有一个函数f，它接受另一个函数g作为参数。因此，如果g是but的，那么我希望f被but，这样整个程序就可以快速运行，但是如果g是普通的python，那么我希望f仍然运行，只是速度更慢。 简单地用@jit注释f就可以很好地工作，除了我第一次在对象模式下运行函数时，我得到了一个关于类型推断失败的编译警告。我想抑制这一警告。 This ans
浏览 36提问于2020-08-21得票数 3
8回答
我正在尝试为python安装，但在按照主页上的说明进行操作后，我得到了这个错误，即找不到extension_types页面。
如果有人知道我做错了什么，或者如果我错过了一些我应该安装的东西，我将非常感激。
非常提前感谢您。
Python 2.7.2+ (default, Jul 20 2012, 22:15:08)
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
IPython 0.10.2 -- An enhanced Interactive Python.
?
浏览 0提问于2013-01-29得票数 19
我需要在运行在Centos 7上的集群上使用Numba。
然而，IT团队无法安装llvm4.0( Centos 7没有构建器)，所以他们安装了llvm3.9。
之后，我成功地使用pip安装了llvmlite 0.16.0和Numba0.17。
不幸的是，当我启动一个简单的测试程序时，我得到以下错误：ImportError: No module named 'llvmlite.llvmpy.ee'
以下是完全错误：
回溯(最近一次调用)：
文件"LINCS_Test.py"，第17行，在
将KerasImageDataGenerator导入为kidg
文件“./
浏览 21提问于2017-10-04得票数 3
回答已采纳
2回答
如果Numba不支持try catch语句，
解决方法是什么？
假设我正在解码一个json对象序列，
for json_str in stream:
obj = json.loads(json_str)
这有时可能是不正确的。
在标准的python中，我写道：
for json_str in stream:
try:
obj = json.loads(json_str)
...
sys.stdout.write(...)
except:
sys.stderr.write(...)
但是，在我的numba代码
浏览 3提问于2017-11-02得票数 2
我正在构建一个在python中使用numba的程序，我需要使用openmp作为numba线程层。我正努力让它启动和运行。
我曾访问过下列地点：
我已经安装了“英特尔-openmp”。但是，下列代码会导致导入错误：
import importlib
openmp = importlib.import_module("intel-openmp")
获得：
ModuleNotFoundError: No module named 'intel-openmp'
当我运行conda list时，‘’intel openmp‘作为一个包出现。我在这里错过了什么？
此
浏览 15提问于2021-12-16得票数 4
2回答
我正在windows10机器上对接烧瓶应用程序，我在码头运行后得到以下错误
'/usr/local/lib/python3.7/site-packages/librosa/util/matching.py'：RuntimeError:无法缓存函数'__jaccard'：没有文件RuntimeError可用的定位器
在我的机器上，烧瓶应用程序在本地运行良好。
我提到了类似的帖子：
我在Dockerfile中添加了应用程序的用户访问权限。
1. Dockerfile
FROM python:3.7.3
RUN useradd admin
COPY . /app
浏览 0提问于2019-07-11得票数 6
1回答
我有一个用于操作的大数组，例如，矩阵转置。numba要快得多：
#test_transpose.py
import numpy as np
import numba as nb
import time
@nb.njit('float64[:,:](float64[:,:])', parallel=True)
def transpose(x):
r, c = x.shape
x2 = np.zeros((c, r))
for i in nb.prange(c):
for j in range(r):
x2[i,
浏览 15提问于2022-03-02得票数 2
回答已采纳
2回答
我正在尝试在mac计算机(10.12.6)上安装NUMBA。我试过使用CONDA：
conda install numba
我得到了这个：
Fetching package metadata ...........
Solving package specifications: .
# All requested packages already installed.
# packages in environment at /Users/lefaa/miniconda2:
#numba 0.35.0 np113py27_6
浏览 1提问于2017-10-05得票数 0
2回答
numba的特殊功能
、、、、
此代码失败：
import numpy as np
from numba import jit
import scipy.special as sp
@jit(nopython=True)
def f(a):
return sp.xlogy(a, a)
a = np.array([1,2,0,1], dtype=float)
f(a)
它给出了以下错误
TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend)
Unknown attribute 'xlogy' of type
浏览 0提问于2020-08-16得票数 4
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from numba import jit
from numpy import arange
# 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):
M, N = arr.shape
result = 0.0
if m in ['yes']:
for i in range(M):
浏览 3提问于2016-05-11得票数 0
回答已采纳
1回答
我正试图建立一个开发numba的conda环境。我克隆了git并以建议的方式设置了环境，例如：
$ conda create -n numba-dev python numpy llvmlite funcsigs # create numba env
$ source activate numba-dev # activate the numba-dev environment
(numba-dev)$ python setup.py install # install numba to the env
(numba-dev)$ ./runtests.p
...
Ran 1947 test
浏览 3提问于2015-03-10得票数 1
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