。
这个错误提示是由Numba库引起的,它是一个用于加速Python代码的库。在这个错误中,'sum_'是一个未定义的全局变量或函数,并且Numba无法确定它的类型。
要解决这个问题,你可以尝试以下几点:
总结:这个错误提示表明在代码中使用了Numba库,但是'sum_'这个变量或函数未定义或未导入。需要检查代码中的拼写错误、导入问题或版本兼容性等方面,以解决这个问题。
过早地进行优化可能会忽视对总体性能指标的把握,在得到全局结果前不要主次颠倒。 第二个基本原则是权衡优化的代价。优化是有代价的,想解决所有性能的问题是几乎不可能的。...如果你的代码运行速度很慢,首先要找到代码运行慢的位置,通常是内部循环,专注于运行慢的地方进行优化。在其他地方,一点时间上的损失没有什么影响。 ---- 避免全局变量 # 不推荐写法。...但是,由于全局变量和局部变量实现方式不同,定义在全局范围内的代码运行速度会比定义在函数中的慢不少。通过将脚本语句放入到函数中,通常可带来 15% - 30% 的速度提升; # 推荐写法。...numba.jit。...关于numba的更多信息见下面的主页:http://numba.pydata.org/numba.pydata.org # 推荐写法。
过早地进行优化可能会忽视对总体性能指标的把握,在得到全局结果前不要主次颠倒。 第二个基本原则是权衡优化的代价。优化是有代价的,想解决所有性能的问题是几乎不可能的。...如果你的代码运行速度很慢,首先要找到代码运行慢的位置,通常是内部循环,专注于运行慢的地方进行优化。在其他地方,一点时间上的损失没有什么影响。 1. 避免全局变量 # 不推荐写法。...但是,由于全局变量和局部变量实现方式不同,定义在全局范围内的代码运行速度会比定义在函数中的慢不少。通过将脚本语句放入到函数中,通常可带来 15% - 30% 的速度提升。 # 推荐写法。...使用numba.jit 我们沿用上面介绍过的例子,在此基础上使用numba.jit。numba可以将 Python 函数 JIT 编译为机器码执行,大大提高代码运行速度。...关于numba的更多信息见下面的主页:http://numba.pydata.org/numba.pydata.org # 推荐写法。
过早地进行优化可能会忽视对总体性能指标的把握,在得到全局结果前不要主次颠倒。 第二个基本原则:权衡优化的代价 优化是有代价的,想解决所有性能的问题是几乎不可能的。...如果你的代码运行速度很慢,首先要找到代码运行慢的位置,通常是内部循环,专注于运行慢的地方进行优化。在其他地方,一点时间上的损失没有什么影响。 避免全局变量 # 不推荐写法。...但是,由于全局变量和局部变量实现方式不同,定义在全局范围内的代码运行速度会比定义在函数中的慢不少。通过将脚本语句放入到函数中,通常可带来 15% - 30% 的速度提升。 # 推荐写法。...numba.jit。...关于numba的更多信息见下面的主页: http://numba.pydata.org/numba.pydata.org # 推荐写法。
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过早地进行优化可能会忽视对总体性能指标的把握,在得到全局结果前不要主次颠倒。 第二个基本原则是权衡优化的代价。优化是有代价的,想解决所有性能的问题是几乎不可能的。...如果你的代码运行速度很慢,首先要找到代码运行慢的位置,通常是内部循环,专注于运行慢的地方进行优化。在其他地方,一点时间上的损失没有什么影响。 1. 避免全局变量 # 不推荐写法。...但是,由于全局变量和局部变量实现方式不同,定义在全局范围内的代码运行速度会比定义在函数中的慢不少。通过将脚本语句放入到函数中,通常可带来 15% - 30% 的速度提升。 # 推荐写法。...使用numba.jit 我们沿用上面介绍过的例子,在此基础上使用numba.jit。numba可以将 Python 函数 JIT 编译为机器码执行,大大提高代码运行速度。...关于numba的更多信息见下面的主页: http://numba.pydata.org/numba.pydata.org/ # 推荐写法。
过早地进行优化可能会忽视对总体性能指标的把握,在得到全局结果前不要主次颠倒。 第二个基本原则:权衡优化的代价 优化是有代价的,想解决所有性能的问题是几乎不可能的。...如果你的代码运行速度很慢,首先要找到代码运行慢的位置,通常是内部循环,专注于运行慢的地方进行优化。在其他地方,一点时间上的损失没有什么影响。 1. 避免全局变量 # 不推荐写法。...但是,由于全局变量和局部变量实现方式不同,定义在全局范围内的代码运行速度会比定义在函数中的慢不少。通过将脚本语句放入到函数中,通常可带来 15% - 30% 的速度提升。 # 推荐写法。...使用numba.jit 我们沿用上面介绍过的例子,在此基础上使用numba.jit。numba可以将 Python 函数 JIT 编译为机器码执行,大大提高代码运行速度。...关于numba的更多信息见下面的主页: http://numba.pydata.org/numba.pydata.org # 推荐写法。
线性搜索测试 让我们考虑对未排序的整数向量进行隶属关系测试的问题。...性能方面)并不明显,也没有明显的赢家尤其是如果包括了动态添加元素的情况(此处未介绍); R不是最快的,但是跟Python差不多:R中最慢的实现比最快的实现慢约24倍,而Python的实现是343x(Julia...每当您无法避免在Python或R中循环时,基于元素的循环比基于索引的循环更有效。 细节很重要 我可以在这里停止本文,并写出在Julia中编写高效代码的无缝性。...简而言之,Julia 的推断: 匿名函数的返回类型(map的第一个参数)(总是)是整数,因此,映射的输出是一个整数数组。...在内部,Julia在内存中存储了一个指针数组,以配合Any提供的灵活性。结果,Julia在处理数组时无法再处理连续的连续内存块。对性能有什么影响?慢大约50到100倍!
注意 @jit编译将增加函数运行时的开销,因此在使用小数据集时可能无法实现性能优势。考虑缓存您的函数,以避免每次运行函数时的编译开销。...如果希望 Numba 在无法以加速代码的方式编译函数时抛出错误,请将参数nopython=True传递给 Numba(例如@jit(nopython=True))。...注意 @jit编译会增加函数运行时的开销,因此在使用小数据集时可能无法实现性能优势。考虑缓存你的函数,以避免每次运行函数时的编译开销。...如果希望 Numba 在无法编译函数以加速代码时抛出错误,请传递参数 nopython=True 给 Numba(例如 @jit(nopython=True))。...如果希望 Numba 在无法编译函数以加快代码速度时抛出错误,请向 Numba 传递参数nopython=True(例如,@jit(nopython=True))。
=True) # Set "nopython" mode for best performance, equivalent to @njit def go_fast(a): # Function is...nogil 每当Numba将Python代码优化为只在本机类型和变量(非Python对象)上工作的本机代码时,就不再需要Python的全局解释器锁(GIL)。...Numba将在调用时推断参数类型,并基于此信息生成优化代码。Numba还可以根据输入类型编译单独的专门化。...你可以告诉numba你期望的函数签名(参数类型和返回值类型): from numba import jit, int32 @jit(int32(int32, int32)) #输入是两个四字节整数,...如nb.types.UniTuple(nb.float32, 3) 表示3个 元素的元组,元素的类型是float32
编译器发现有多个不同的sort名字候选,无法确定调用哪一个,按照编译器的提示,它首先找到的是一个位于yyy.h:5名为 sort 的命名空间。...这个过程包括非限定名称查找和限定名称查找,以及在需要时的参数依赖查找和模板参数推导:非限定名称查找(Unqualified name lookup):当使用未限定的名称时(如std),编译器会在全局或命名空间作用域内查找该名称的声明...参数依赖查找(ADL):在函数调用时,如果函数名称未限定,编译器还会在函数参数类型的命名空间中查找可能的函数声明。...然后对每个参数进行类型检查:对于函数调用表达式中的每个参数,会检查其类型以确定将添加到查找中的相关命名空间和类(具体不同类型对应的命名空间规则比较复杂,详见cppreference)接着关联集合:基于参数类型...参考引用 关于"在C++中确定一个名称"这一相关话题,本文仍有一些未提及的场景,比如模板参数推导、重载解析等,可以参考:
目前Numba只支持了Python原生函数和部分NumPy函数,其他一些场景可能不适用。 比如类似pandas这样的库是更高层次的封装,Numba其实不能理解它里面做了什么,所以无法对其加速。...此外,Numba不支持: try...except 异常处理 with 语句 类定义class yield from Numba 工作模式 Numba的@jit装饰器就像自动驾驶,用户不需要关注到底是如何优化的...前文提到的pandas的例子,Numba发现无法理解里面的内容,于是自动进入了object模式。object模式还是和原生的Python一样慢,还有可能比原来更慢。...) = 0.49199914932250977 Elapsed (after compilation) = 0.0364077091217041 类型推断编译加速 原生Python速度慢的另一个重要原因是变量类型不确定...引入Numba后,Numba也要推断输入输出的类型,才能转化为机器码。针对这个问题,Numba给出了名为Eager Compilation的优化方式。
1 3.SyntaxError 语法错误 这是我们遇到的最常见的错误。 当我们键入JS引擎可以理解的代码时,会发生此错误。 解析期间,JS引擎捕获了此错误。...如果我们使用错误的参数调用它们中的任何一个,我们将得到URIErro decodeURI("%") ^ URIError: URI malformed encodeURI,获取URI的未编码版本。...根据EcmaSpec 2018版: 此规范当前未使用此异常。 保留该对象是为了与本规范的先前版本兼容。...break ... up to 1000 cases } 太多的递归,一个简单的例子是这样的: function foo() { foo() } foo() 总结 正如我们所说,没有人能避免犯错误...就我们键入代码而言,这是一个稳定的事件。 为了克服它,我们需要知道可以抛出的本机错误的类型。 我们在这篇文章中列出了它们,并提供了一些示例来说明它们是如何遇到的。
@jit def use_pandas(a): # Function will not benefit from Numba jit df = pd.DataFrame.from_dict(a...print(use_pandas(x)) pandas是更高层次的封装,Numba其实不能理解它里面做了什么,所以无法对其加速。...前文提到的pandas的例子,Numba发现无法理解里面的内容,于是自动进入了object模式。object模式还是和原生的Python一样慢,还有可能比原来更慢。...) = 0.49199914932250977 Elapsed (after compilation) = 0.0364077091217041 原生Python速度慢的另一个重要原因是变量类型不确定...同样,引入Numba后,Numba也要推断输入输出的类型,才能转化为机器码。针对这个问题,Numba给出了名为Eager Compilation的优化方式。
在数据分析和科学计算中,Python和Numpy是非常流行的工具组合。然而,随着数据量的增加,Python解释器在处理大规模数组时的性能可能无法满足需求。...为了提升Python代码的执行效率,Numba成为了一个强大的工具。Numba是一个基于LLVM的即时编译器,它可以将Python代码编译为高效的机器代码,从而极大地提升Numpy数组操作的性能。...Numba的基本使用方法 Numba通过装饰器的方式来加速Python函数,最常用的装饰器是@jit。使用@jit装饰器后,Numba会在函数调用时编译该函数,生成高效的机器码。...(arr) end_time = time.time() print("未使用Numba的耗时:", end_time - start_time) # 测试使用Numba加速的函数性能 start_time...@jit(nopython=True) def optimized_function(arr): result = np.zeros_like(arr) for i in range(len
kernel_function[1,1](...) 多流 之前我们讨论的并行,都是线程级别的,即CUDA开启多个线程,并行执行核函数内的代码。GPU最多就上千个核心,同一时间只能并行执行上千个任务。...)和共享内存(Shared Memory);多个SM可以读取显卡上的显存,包括全局内存(Global Memory)。...注意,Shared Memory和Global Memory的字面上都有共享的意思,但是不要将两者的概念混淆,Shared Memory离计算核心更近,延迟很低;Global Memory是整个显卡上的全局内存...这个实现中,跟未做优化的版本相同的是,每个Thread计算结果矩阵中的一个元素,不同的是,每个CUDA Block会以一个 BLOCK_SIZE * BLOCK_SIZE 子矩阵为基本的计算单元。...这里使用了cuda.shared.array(shape,type),shape为这块数据的向量维度大小,type为Numba数据类型,例如是int32还是float32。这个函数只能在设备端使用。
值 规则 ID CA1050 类别 设计 修复是中断修复还是非中断修复 重大 原因 在命名的命名称空间范围之外定义公共类型或受保护类型。...规则说明 应在命名空间内声明类型以避免名称冲突,并作为一种在对象层次结构中组织相关类型的方式。 任何命名的命名称空间之外的类型均位于无法在代码中引用的全局命名空间中。...示例 1 以下示例显示在命名空间外错误声明类型的库,以及在名称空间中声明同一名称的类型。...End Function End Class End Namespace 示例 2 以下应用程序使用之前定义的库。 当命名空间未限定名称 Test 时,将创建命名空间之外声明的类型。...若要访问在命名空间内声明的 Test 类型,需要命名空间名称。
在很多方面,我们可以将其视为类似于并行计算的东西,其中 Python 解释器同时处理两件事以节省一些时间。 Numba JIT 编译器因将这一概念提供到 Python 中而闻名。...与@lru_cache 类似,可以非常轻松地调用此装饰器,并立即提高代码的性能。Numba 包提供了 jit 装饰器,它使运行更密集的软件变得更加容易,而不必进入 C。...function_example() function_example() function_example() 5....从某种意义上说,单例是全局变量类型的一个版本。 这意味着类型被定义为只存在一次。尽管这些在 C++ 等语言中很常见,但在 Python 中却很少见到。...这个装饰器使得在 Python 中使用多类型数据变得更加容易, 尤其当我们希望通过同一方法传递多种类型数据时,情况更是如此。
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