嵌套函数上的Numba加速
是指使用Numba库来加速嵌套函数的执行。Numba是一个用于加速Python代码的开源库，它通过即时编译技术将Python代码转换为机器码，从而提高代码的执行速度。
嵌套函数是指在一个函数内部定义的函数，也称为内部函数。在某些情况下，我们可能需要在函数内部定义一个嵌套函数来实现一些特定的功能。然而，由于Python的解释执行特性，嵌套函数的执行速度可能较慢，特别是在处理大量数据或复杂计算时。
为了加速嵌套函数的执行，可以使用Numba库提供的装饰器@njit来对嵌套函数进行即时编译。@njit装饰器会将嵌套函数转换为机器码，并在第一次执行时进行编译，从而提高后续执行的速度。
Numba加速嵌套函数的优势在于：
- 提高执行速度：通过将嵌套函数转换为机器码，Numba可以显著提高代码的执行速度，特别是在处理大量数据或复杂计算时。
- 简单易用：使用Numba加速嵌套函数非常简单，只需在嵌套函数上添加
@njit装饰器即可，无需修改其他代码。 - 兼容性强：Numba可以与其他Python库和工具无缝集成，可以与NumPy、Pandas等常用数据处理库一起使用，提供更高效的数据处理能力。
嵌套函数上的Numba加速适用于以下场景：
- 大数据处理：当需要处理大量数据时，使用Numba加速嵌套函数可以显著提高数据处理的效率。
- 科学计算：在进行科学计算时，使用Numba加速嵌套函数可以加快计算速度，提高计算效率。
- 机器学习：在机器学习算法的实现中，使用Numba加速嵌套函数可以提高算法的训练和预测速度，加快模型迭代的过程。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，其中包括云服务器、云数据库、云存储等。然而，腾讯云并没有专门针对嵌套函数上的Numba加速提供特定的产品或服务。但是，腾讯云的云服务器（CVM）和云函数（SCF）等产品可以作为支持Numba加速嵌套函数的基础设施，提供高性能的计算资源和环境。
更多关于腾讯云产品的详细信息，您可以访问腾讯云官方网站：腾讯云。
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有了pandas 1.0.0发行版，.apply现在有了使用numba jit函数的。
在使用.apply时，有什么方法可以利用这个.rolling功能吗？
例如，我有一个pandas.DataFrame，我想应用一个numba_mean函数来获得3个周期的滚动平均值。
import pandas as pd
import numpy as np
import numba as nb
df = pd.DataFrame({"A" : np.random.rand(10)})
@nb.jit
def numba_mean(x):
return np.sum(x) /
浏览 3提问于2020-02-16得票数 4
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因此，我昨天开始将一个函数应用于一个相当大的数据集(600万行)，但它需要花费很长时间。我甚至试着用这种方法，但效果也不太好。无论如何，这是我使用的代码..。
def classifyForecast(dataframe):
buckets = len(dataframe[dataframe['QUANTITY'] != 0])
try:
adi = dataframe.shape[0] / buckets
cov = dataframe['QUANTITY'].std() / dataframe['Q
浏览 2提问于2022-01-21得票数 1
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
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
我有工作代码，我想做得更快，我用numba来做它。我的代码通过猜测密钥并与字典进行比较来解密gronsfeld。我想加快这段代码的速度，如果你知道另一种加快速度的方法，那就写我吧)
import string
from numba import njit, prange
import time
string.digits + string.ascii_letters + string.punctuation + string.digits
alph = string.ascii_uppercase
def decrypt(message, key):
return algo(mes
浏览 3提问于2022-03-21得票数 0
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我试图使用Numba cfunc作为scipy.LowLevelCallable在ndi.generic_filter中，但是我面临签名匹配问题。如果我将返回类型设置为int16，它将识别为short，如果设置为int32或intc，则表示为long。两个签名都不能匹配。匹配问题是返回类型的。
import numpy as np
import scipy
from numba import cfunc, carray, types
import scipy.ndimage as ndi
@cfunc("intc (CPointer(float64),intp, CPointer(f
浏览 0提问于2018-08-03得票数 1
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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
2回答
我一直在我的numba代码中得到这个错误：
Warning 101:0: Unused argument 'self'
我的numba代码如下。如何抑制错误消息？
@autojit
def initialise_output_data(self, input_data, output_data, params ):
# Unpack Params
#omega = params['omega']
#beta = params['beta']
#gamma = params['gamma']
浏览 0提问于2014-01-19得票数 3
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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我有许多功能来支持单线程和多线程执行，这使得我需要双行代码，从而产生冗余的重复：
@jit(nopython=True, cache=True)
def fn1(x):
for i in range(len(x)):
# [code body]
@jit(nopython=True, cache=True, parallel=True)
def fn1_par(x):
for i in prange(len(x)):
# [code body]
两者的代码体完全相同，唯一不同的是@jit(parallel=True)和range -> p
浏览 0提问于2021-03-17得票数 0
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加速使用前几行的结果的行操作
、、、、
我有一些数据，从一个加速度计，在那里我试图平滑的数值。我遇到的问题是我的数据框架包含大约。1,000,000行并运行下面看到的平滑函数需要几分钟(我正在jupyter中运行)
def smoothing(df, alpha, length):
df['x'][0] = df['x'][0] * alpha
for i in range(1,length):
df['x'][i] = df['x'][i-1]+alpha*(df['x'][i] - df['x'][i
浏览 2提问于2017-10-01得票数 2
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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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"test_numba“下面的函数给出了一个错误：”无法键入空列表“，但是它不需要numba编译就能工作。
def test(list_test,count):
test_list =[]
for all in list_test:
test_list.append(all)
if count ==1:
return np.asarray(test_list, dtype=int)
else:
return np.asarray([1,2,3,4],dtype=int)
test_numba
浏览 1提问于2016-02-10得票数 3
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我正在研究DNA序列比对，并试图实现一个简单的评分算法。由于我必须使用矩阵进行计算，所以我认为numpy应该比列表快得多，但是当我测试这两个列表时，python列表看起来要快得多。我找到了这个线程()，但仍然是这样；我使用的是预先分配的numpy和预先分配的列表，列表是明显的赢家。这是我的代码：
列出
def edirDistance(x, y):
x_dim = len(x)+1
y_dim = len(y)+1
D = []
for i in range(x_dim):
D.append([0] * (y_dim))
#Fi
浏览 2提问于2021-11-29得票数 0
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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
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我尝试将数据填充到numpy数组中。然而，对于更高的索引，它需要越来越多的时间。为什么？ 我怎样才能防止这种情况发生呢？我已经在最终维度中创建了数组... import random
import numpy as np
# p = [ ... 2200 values in a python list ... ]
iterations = 1000
max_draws = len(p)-1
percentiles = np.zeros(max_draws)
money_list = np.zeros(iterations)
invest = 100
for k in range(1,
浏览 33提问于2020-10-05得票数 1
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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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怎么才能把这圈塞进肉皮里呢？
、、、、
我有一个缓慢的循环，我想通过把它推入numpy来使它(大大)更快。我花了好几天时间来处理这段代码，却什么也没做。这有可能吗，还是我错过了一个矮胖的把戏？我能帮上什么忙吗？
正如你所看到的，我想要和x移动的混合。
import numpy as np
blocksize = 1000 # Chosen at runtime.
mixinsize = 100 # Chosen at runtime.
count = 10000 # Chosen at runtime.
xs = np.random.randint(0, blocksize + 1, count) # In practice th
浏览 2提问于2014-02-16得票数 3
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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
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
亲爱的斯塔克溢出用户：
import numpy as np
import math
sg = [-0.02, 0.02, 0.00, 0.01, 0.00, 0.00, -0.01, 0.0, 0.01, 0.02]
a = [14.3, 9.6, 4.8, 11.2, 1.5, 2.8, 15.2, 3.4, 4.5, 0.3]
p_mix = [[ 0.016537663 , 0.018633189 , 0.002189919 , 0.002699641 , 0.018652067 , 0.004814046 , 0.001510289 , 0.017783651 , 0.
浏览 0提问于2018-11-19得票数 0
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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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我有以下代码：
import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import accuracy_score
from functools import partial
import pandas as pd
def tanimotoKernel(xs, y
浏览 0提问于2021-07-11得票数 1
目前正在阅读 (这是非常出色的一点)，并且有一个非常简单的问题：
如果我将(+3)和(+2)这样的两个函数与<$>组合在一起，它似乎给了我一个新函数，它为传递给它的任何函数添加了5。如果我对函数组合运算符(即(+3) . (+2) )做同样的操作，它会不会做同样的事情？如果这是真的，这两个操作符之间是否有关系，在这个简单的情况下，他们做同样的事情？
这是个聪明的问题吗？
浏览 6提问于2015-01-11得票数 7
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我刚意识到numba的存在。
我是说，怎么回事？为什么以前没人告诉过我这个神奇的包裹？基本上，如果我在Python中有一个缓慢的for-循环，我可以对它做一些numba操作，它就像C++一样运行。
瓦特？！
这太神奇了..。但听起来也太好了，不可能是真的。那么，这个包的缺点是什么呢？它真的像它听起来那样令人惊奇吗?还是有一些隐藏的成本，或者这个包的其他缺点？
浏览 0提问于2021-04-03得票数 2
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我对通过使用获得numba的加速印象深刻
今天，我在这么一个中找到了一个希望加速他的代码的人。所以我想让我们看看我们可以用numba实现什么。
以下是代码：
from numba import autojit
from time import time
LIMIT = pow(10,6)
def primes(limit):
# Keep only odd numbers in sieve, mapping from index to number is
# num = 2 * idx + 3
# The square of the number correspon
浏览 2提问于2014-03-31得票数 1
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#include <thread>
#include <functional>
#include <utility>
using namespace std;
template<typename Callable, typename... Args>
void Async(Callable&& fn, Args&&... args)
{
auto fn_wrapper = [](Callable&& fn, Args&&... args)
{
in
浏览 3提问于2017-02-10得票数 6
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我试图在Python中实现Galerkin不连续方法来求解偏微分方程。这种方法涉及到大量的常微分方程组的形式。
其中矩阵$M^i$由$L^2$乘积定义，即矩阵的每个项都是两个函数$N_k$和$N_l$的乘积的积分，即
其中$i=-1，1美元。
为了进行这些积分，我定义了函数DotProduct(G，H)如下
from scipy.integrate import quad
def DotProduct(G, H):
F = lambda x:G(x)*H(x)
w = quad(F, -1.0, 1.0)[0]
return w
该函数的使用如下
f01
浏览 4提问于2022-02-10得票数 0
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我有两个嵌套的循环，我试图将它们并行化以节省时间，但我不知道如何继续。
下面是我的函数：
def delta(A,B,U):
for i in range(len(U)):
x = 0
for j in range(len(U)):
x = x + (1-A[i][j])*V[j]
U[i] = U[i] + (-x + B * h(i,A))
U是一个数组，A是一个矩阵，B是一个整数，h()返回0或1。
有没有人有主意？这个我要了。
提前感谢您的评论;)。
浏览 0提问于2021-05-07得票数 0
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我正在使用numba的@njit装饰器来编译一个在并行进程中使用的函数，但它比我预期的要慢。在执行时间上应该相差一个数量级的进程大约需要同一时间，这使得它看起来有大量的编译开销。
我有个功能
@njit
def foo(ar):
(do something)
return ar
和一个正常的python函数
def bar(x):
(do something)
return foo(x)
在并行进程中调用，如
if __name__=="__main__":
with concurrent.futures.ProcessPoolExecuto
浏览 6提问于2022-05-31得票数 2
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“旋风”模板中的加速循环
、、、、
是否可能使用Cython、PyPy或Numba加速模板中的循环？
{% for student in [p for p in people if p.student and p.age > 23] %}
<li>{{ escape(student.name) }}</li>
{% end %}
我的意图是尝试如果循环可以使模板呈现的目的更快。
Numba的一些东西可以像
def python_sum(y):
N = len(y)
x = y[0]
for i in xrange(1,N):
x += y[i]
r
浏览 0提问于2014-07-27得票数 0
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编辑:忘记运行numba不止一次(哎呀！)
我已经将numba版本的namedtuple和Dict视为潜在的解决方案，但与其python版本相比，它们似乎要慢得多(大约慢10000倍)。
import time
from numba import njit
from collections import namedtuple
Alpha = namedtuple("Alpha", ["a", "b", "c"])
Regions = namedtuple("Regions", ["a
浏览 4提问于2021-05-31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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阵列上的广播掩码操作
、、、
我正在尝试提高一个相当简单的掩码操作在三个数组上的性能，给定它们其中一列中的元素到第四个数组的同一列的距离。所有数组都具有相同的形状。
是否可以通过广播来提高此操作的性能？
# Random data with proper shape
x1, x2, x3, x4 = np.random.uniform(1., 10., (4, 10, 1000))
# This is the operation I' trying to
dist = 0.01
for x in (x2, x3, x4):
# Mask of the distance between the colum
浏览 0提问于2018-12-15得票数 1
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我正在尝试使用python3编写以下代码：
import time
duration = 5
from numba import njit
@njit
def myfn():
num = 3
starttime = time.time()
while True:
print("Checking", num)
endtime = time.time()
if (endtime - starttime) > duration:
print("Time up.
浏览 0提问于2021-03-24得票数 1
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Numba代码比纯python慢
、、、、
我一直在努力加速粒子过滤器的重采样计算。因为python有许多加快速度的方法，所以我想我会尝试它们。不幸的是，numba版本非常慢。由于Numba应该会加速，我认为这是我的一个错误。
我尝试了4种不同的版本：
南巴
Python
Numpy
Cython
每项代码如下：
import numpy as np
import scipy as sp
import numba as nb
from cython_resample import cython_resample
@nb.autojit
def numba_resample(qs, xs, rands):
浏览 1提问于2014-01-30得票数 19
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我试图拥有一个整数值，它将被分配给一个多进程程序，并且每个进程都具有读取和修改该值的jit功能。
我遇到了multiprocessing.Manager().value，它将向每个进程传递一个共享值，但是numba.jit不接受这种类型。
有什么办法解决这个问题吗？
import numba
import multiprocessing
@numba.jit()
def jj (o, ii):
print (o.value)
o.value = ii
print (o.value)
if __name__ == '__main__':
浏览 7提问于2022-07-12得票数 0
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
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我有以下for-循环来构造一个值列表：
p = 7
A = []
for i in range(0, 10**p):
A.append(i**3 + i**2)
为了加快列表的创建速度，我使用向量化方法将其创建为Numpy数组。这种方法比等效的for -循环要快得多，特别是对于较大的p值，这会增加范围。
import numpy as np
from numba import autojit
p = 7
m = np.arange(0, 10**p)
D = np.empty(len(m))
D = m**3 + m**2
为了进一步加快数组的创建速度，我想我应该尝试使用Numba
浏览 4提问于2014-10-14得票数 4
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并行处理图像像素
、、
我正在寻找一种高效的方法来并行两个循环中的计算，因为得到结果需要花费太多的时间。
import numpy as np
import cv2
from utils import distort_point
img = cv2.imread('test.png')
height, width, channel = img.shape
n_width = int(width/2)
n_height = int(height/2)
dist_image = np.zeros((n_height,n_width,channel))
for i in range(height):
浏览 2提问于2020-11-24得票数 3
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如何加速numpy数组屏蔽？
、、、、
我正在使用line profiler分析一段Python代码的性能。 在代码中，我有一个形状为(106906，)和dtype=int64的numpy数组tt。在分析器的帮助下，我发现mask[tt]=True下面的第二行相当慢。有没有什么办法可以加速它？我使用Python 3，如果这很重要的话。 mask = np.zeros(100000, dtype='bool')
mask[tt] = True
浏览 15提问于2020-09-29得票数 2
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我有一个图像，有一个粗线像素，和线在它下面。我想要
移除底线
薄粗线
所以我用了这个循环：
N = 1000
im = (np.random.random((N, N)) - 0.5)
xx,yy = np.where(im > 0)
for x,y in zip(xx,yy):
for i in range(xmin,xmax): # I played with the limits so they would fit my specific image
# if inner loop already broke
if im
浏览 1提问于2018-03-24得票数 0
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我正在使用list comprehension从list of tuples收集数据。代码如下：
data = [result[0] for result in results] #results is a list of tuples and i take first element from each tuple.
这很管用，一切都很好。
最近我遇到了numba模块，它会提高循环执行的速度吗？
，所以我试着测试时间：
import numba
from numba import literal_unroll
from datetime import datetime
import logg
浏览 7提问于2021-03-04得票数 1
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我有一些代码最初是用C编写的(由其他人编写)，使用C样式的malloc数组。后来，我将其中的许多内容转换为C++风格，使用vector<vector<vector<complex>>>数组与项目的其余部分保持一致。我从来没有计时过，但这两种方法的速度似乎是相似的。
我最近在python中启动了一个新项目，我想使用一些旧代码。不想在项目之间来回移动数据，我决定将这段旧代码移植到python中，这样就可以在一个项目中完成。我天真地用python语法输入了所有代码，用numpy数组替换了旧代码中的任何数组(像这个array = np.zeros(list((102
浏览 4提问于2017-08-10得票数 1
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我有一个函数，它接受xarray数据集(类似于pandas多索引)，并使用4for循环相互嵌入来计算新的数据数组变量。
我想知道是否有一种方法可以使用Dask来加快这一过程，因为我对此还很陌生，所以我不确定。
该函数如下所示：
def A_calc(data, thresh):
A = np.zeros((len(data.time), len(data.lat), len(data.lon)))
foo = xr.DataArray(A, coords=[data.time, data.lat, data.lon],
dims=[&#
浏览 1提问于2020-03-31得票数 0
1回答
我有大量的一维非线性不动点问题要解决，什么是最有效的数值求解器？我目前使用的是scipy.optimize.fixed_point，运行1000个任务大约需要17秒。谢谢你的建议。
浏览 30提问于2020-08-13得票数 0
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什么是正确的龙头加速功能检查库达？
对于numba，你可以使用：
>>> from numbapro import check_cuda
numbapro:1: ImportWarning: The numbapro package is deprecated in favour of the accelerate package. Please update your code to use equivalent functions from accelerate.
>>> check_cuda()
CUDA is not available...
或
&
浏览 1提问于2016-06-12得票数 2
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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
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我正在试用Numba来加速计算最小条件联合发生概率的函数。
import numpy as np
from numba import double
from numba.decorators import jit, autojit
X = np.random.random((100,2))
def cooccurance_probability(X):
P = X.shape[1]
CS = np.sum(X, axis=0) #Column Sums
D
浏览 2提问于2014-04-04得票数 2
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我用python来建立一个物理模拟模型。现在我有两个numpy 3d数组arr_A和arr_B，其大小为50*50*15 (将来可能会扩大到1000*1000*50 )。我想看看这两个数组是如何在某些特定的计算基础上进化的。我试着用我的12核计算机加速我的并行计算程序，但是结果并不好。我终于意识到python在科学计算方面非常缓慢。
我必须用C语言重写我的程序吗？这是一项相当艰巨的工作。我听说Cython可能是个解决方案。我应该用它吗？我真的需要一些关于如何加速我的程序的建议，因为我是一个编程初学者。我正在研制一台有12个核心的win10 x64机器。
我的计算是这样的：
arr_A中的值要么
浏览 1提问于2019-04-10得票数 1
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