numba guvectorize的奇怪行为
Numba是一个用于在Python中加速数值计算的开源库，而guvectorize是Numba提供的一个装饰器，用于将Python函数转换为可以在多个输入上进行并行向量化操作的函数。然而，有时候在使用guvectorize时可能会遇到一些奇怪的行为。
这种奇怪行为可能是由于以下几个原因导致的：
- 数据类型不匹配：guvectorize要求输入和输出的数据类型必须是一致的，如果类型不匹配，可能会导致奇怪的结果。在使用guvectorize时，需要确保输入和输出的数据类型是正确的。
- 内存访问模式：guvectorize默认使用"strided"内存访问模式，即按照固定的步长访问内存。但在某些情况下，这种模式可能不适用，可能需要手动指定内存访问模式，例如使用"contiguous"模式。可以通过在guvectorize装饰器中添加"target"参数来指定内存访问模式。
- 编译器优化：Numba使用即时编译技术，将Python代码转换为机器码以提高性能。然而，编译器优化可能会导致一些奇怪的行为。可以尝试禁用某些优化选项，例如使用"nopython"模式来强制使用纯机器码编译。
总之，当遇到guvectorize的奇怪行为时，可以尝试检查数据类型、内存访问模式和编译器优化等因素，以找出问题所在。同时，建议参考腾讯云提供的Numba相关产品和文档，以获取更多关于Numba和guvectorize的详细信息和使用指南。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云Numba产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/numba
相关·内容
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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我正在挣扎于一个numba错误Untyped global name 'is_a_subset': Cannot determine Numba type of <class 'numba.np.ufunc.gufunc.GUFunc'>，这通常意味着我已经摸索并使用了一种不受numba支持的方法。以下代码失败。
@guvectorize("(n),(n)->(n)",nopython=True)
def is_a_subset(x,y,out):
out[:]=np.array([item in x for item
浏览 5提问于2021-09-12得票数 9
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我使用numba库中的装饰器@jit优化了一些python代码。但是，我想指示@jit显式地使用我的GPU设备。出发地：，我知道我需要使用@jit(target="cuda")来完成它。
我试着这样做：
from numba import jit, cuda
@jit(target='cuda') # The code runs normally without (target='cuda')
def function(args):
# some code
我得到了以下错误：
KeyError: "Unrecognized o
浏览 14提问于2022-05-22得票数 1
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Python优化移动平均
、、、、
我想创建具有滚动函数和scipy优化的移动平均策略，但我的代码没有优化滚动。它给出的结果是我输入的第一个x0值。我在谷歌上搜索过，有一些方法可以创造出所有滚动的可能性，但这需要很多时间。有没有什么方法可以有效地优化。这是我的代码，提前谢谢你；
import pandas as pd
import os
import numpy as np
from datetime import datetime
import scipy.optimize as opt
#read file
data = pd.read_csv(r'C:\Users\Kaan\USDTRY-2018_06_01-20
浏览 0提问于2018-09-12得票数 0
例如，我想对以下函数进行矢量化：
@nb.njit(nb.types.UniTuple(nb.float64,2)(nb.float64, nb.float64))
def add_subtract(x,y):
return x+y, x-y
但是，当我像这样使用@numba.vectorize时：
@nb.vectorize([nb.types.UniTuple(nb.float64,2)(nb.float64, nb.float64)])
def add_subtract(x,y):
return x+y, x-y
它将显示：
NotImplementedError
浏览 28提问于2021-03-10得票数 3
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我正在努力更好地理解numba装饰器，尤其是guvectorize。
我试着启动。特别是在最底部的步骤15。
我试着修改它来计算风速。
下面是我得到的信息：
import numpy as np
import xarray as xr
import datetime
import glob
import dask
import sys
import os
import tempfile
from numba import float64, guvectorize, vectorize, njit
import time as t
@guvectorize(
"(floa
浏览 1提问于2020-09-03得票数 0
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我想知道是否可以从用numba.vectorize编译的函数中获得多个返回值。
我对一个函数使用矢量化修饰器，该函数接受一系列参数，并执行和迭代根查找例程，然后返回解决方案。由于所有参数和返回的结果都是相同的维度，所以矢量化函数工作得很好。问题是，解决方案并不总是收敛的。我想返回一个True/False数组，它告诉我解决方案是否已经收敛。
我意识到这可以用guvectorize实现，但是矢量法的标量语法很好，而且由于我的所有数组都是相同的维度，所以需要引入guvectorize似乎很傻。有人知道是否可以从numba.vectorize编译函数返回2个或更多个数组吗？
浏览 6提问于2015-05-23得票数 7
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我有一个简单的程序，它使用numba添加两个数组
import numpy
import numba
@numba.jit(
numba.void(numba.float64[:], numba.float64[:], numba.float64[:]),
nopython=True)
def add(c, a, b):
c[:] = a[:] + b[:]
if __name__ == '__main__':
a = numpy.arange(10000) * 1.0
b = numpy.arange(10000) * 1.0
浏览 2提问于2015-05-26得票数 1
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我试图将Numba应用到我的代码中以提高速度。但我得到一个错误“IndexError:列表索引超出范围”和警告。我怎样才能让它起作用？
我按以下方式运行代码：
import numpy as np
from numpy import linalg as LA
from numba import guvectorize, int64, float64, vectorize
@guvectorize([(float64[:], int64)], '(n),()->(n)')
def func(main, n):
nprime = n-1
off = np.r
浏览 6提问于2022-06-11得票数 2
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Numba中的组合矢量化函数
、、、、
我正在使用Numba (版本0.37.0)来优化GPU的代码。我想使用组合的向量化函数(使用Numba的@vectorize装饰器)。
进口和数据：
import numpy as np
from math import sqrt
from numba import vectorize, guvectorize
angles = np.random.uniform(-np.pi, np.pi, 10)
coords = np.stack([np.cos(angles), np.sin(angles)], axis=1)
这项工作如预期的那样：
@guvectorize(['(floa
浏览 7提问于2019-09-26得票数 3
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考虑以下脚本：
from numba import guvectorize, u1, i8
import numpy as np
@guvectorize([(u1[:],i8)], '(n)->()')
def f(x, res):
res = x.argmax()
x = np.array([1,2,3],dtype=np.uint8)
print(f(x))
print(x.argmax())
print(f(x))
运行它时，我得到以下内容：
4382569440205035030
2
2
为什么会发生这种情况？有什么办法能把它做好吗？
浏览 0提问于2018-11-23得票数 1
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我的代码包含以下定义：
skew_min = np.frompyfunc(lambda x, y: min(x + 1, y), nin=2, nout=1)
关键的一点是，它是ufunc，因为我进一步调用了skew_min.accumulate。但是这个定义真的很糟糕。它工作缓慢(因为从本机代码调用python)并产生一个错误类型的结果( pyobject数组而不是float数组)。我的梦想是，应该有一些FP风格的组合器来从其他的ufunc中构建ufunc，类似于这样：
skew_min = compose_1(np.minimum, subst_1(np.add, 1))
(相应地，组合函
浏览 0提问于2019-09-15得票数 4
我正在尝试使用guvectorize向量化一个返回元组的简单函数。显然，numba文档没有包含任何guvectorize的工作示例，在该示例中，函数返回tuple。 最初，我想要做的是： z = (x+y, x-y) 然后，我根据stackoverflow的答案将其更改为以下内容。 z[:] = (x+y, x-y) 尽管如此，我还是得到了一些错误，这些错误对我来说似乎很难破译。我想要的是向量化一个函数，它接受多个samdimension数组，并返回一个与输入数组具有相同维数的元组数组。例如，假设输入数组为： a = array([[4, 7, 9],
[7, 1, 2
浏览 111提问于2019-08-27得票数 0
我正在尝试用一个输出m,2数组的函数来装饰@guvectorize。(m取决于输入的大小) 当使用下面的函数签名时，我得到一个错误。 import numpy as np
from numba import guvectorize
@guvectorize('void(float64[:], float64, uint32[:,2])', '(m),()->(m,2)', nopython=True)
def array_copy(data, delta, result):
for i, val in np.ndenumerate(data):
浏览 130提问于2021-02-05得票数 1
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Numba documentation建议编译以下代码 @njit()
def accuracy(x,y,z):
x.argsort(axis=1)
# compare accuracy, this code works without the above line
accuracy_y = int(((np.equal(y, x).mean())*100)%100)
accuracy_z = int(((np.equal(z, x).mean())*100)%100)
return accuracy_y,accuracy_z 它在x.argsor
浏览 109提问于2021-09-07得票数 1
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我想使用Numba来向量化一个函数，该函数将计算矩阵的每一行。这实际上将Numpy ufunc应用于矩阵，而不是遍历行。根据
您可能会问自己，“为什么我要使用@jit装饰器来编译一个简单的迭代循环呢？”答案是NumPy功能自动获得其他功能，如缩减、积累或广播。
考虑到这一点，我连一个玩具例子都找不到。下面的简单示例试图计算每一行中的元素之和。
import numba, numpy as np
# Define the row-wise function to be vectorized:
@numba.guvectorize(["void(float64[:],float6
浏览 0提问于2018-07-16得票数 7
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我正在尝试使用@vectorize在函数中创建一个数组，我不知道为什么我一直收到这个错误： Unknown attribute 'array' of type Module( < module 'numpy' from 'filename.... /lib/python3.6/site-packages/numpy/ __ init __ .py'>) 代码： from numba import vectorize, float32
import numpy as np
@vectorize([float32(float32[:,
浏览 38提问于2018-12-21得票数 1
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如果我在下面的函数中尝试将nopython=True与numba.guvectorize一起使用，我将得到
NotImplementedError: Don't know how to create implicit output array with 'A'
layout. --%<-----------------------------------------------------------------
文档不清楚在numba.guvectorize中使用numba.guvectorize的正确方式。我看过numba --annotate-html生成的
浏览 0提问于2015-10-27得票数 0
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我想定义一对几乎相同的类，但类方法是以两种不同的方式修饰的。目前，我只有一个工厂函数，它将装饰器作为参数，使用该装饰器构造类，并返回类。大大简化了，类似这样的东西可以：
# Defined in mymodule.py
def class_factory(decorator):
class C:
@decorator
def fancy_func(self, x):
# some fanciness
return x
return C
C1 = class_factory(decorator1)
浏览 6提问于2020-10-20得票数 0
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在我的程序代码中，我得到了numpy值数组和numpy索引数组。两者都是在程序初始化期间预先分配和预定义的。
程序的每个部分都有一个执行计算的数组values，以及三个索引数组idx_from_exch、idx_values和idx_to_exch。全局值数组上有交换几个部分的值：exch_arr。
索引数组大多数时候有2到5个索引，很少(很可能永远不会)需要更多的索引。在整个程序运行过程中，dtype=np.int32、shape和值是恒定的。因此，我在初始化后设置了ndarray.flags.writeable=False，但这是可选的。索引数组idx_values和idx_to_exch
浏览 2提问于2017-09-07得票数 2
1回答
我正在编写一个程序，它动态地检测和导入python函数，并检测期望/生成哪些输入参数和输出。
就像这样：
def importFunctions(self, filename):
moduleImport = __import__(filename)
members = getmembers(moduleImport, isfunction)
functions = []
for m in members:
function = getattr(moduleImport, m[0])
number_of_inputs = fun
浏览 10提问于2022-05-23得票数 0
我试图在一个@guvectorize中调用一个@guvectorize，但是我说了一个错误：
Untyped global name 'regNL_nb': cannot determine Numba type of <class 'numpy.ufunc'>
File "di.py", line 12:
def H2Delay_nb(S1, S2, R2):
H1 = regNL_nb(S1, S2)
^
这是一个MRE：
import numpy as np
from numba import guvector
浏览 1提问于2020-12-18得票数 2
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我最近一直在用Numba做实验，我仍然无法理解的是：
在使用NumPy数组的普通Python函数中，您可以这样做：
# Subtracts two NumPy arrays and returns an array as the result
def sub(a, b):
res = a - b
return res
但是，当您使用Numba的@guvectorize装饰时，如下所示：
# Subtracts two NumPy arrays and returns an array as the result
@guvectorize(['void(float32[:
浏览 0提问于2018-05-24得票数 3
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我正在尝试在惰性dask管道中运行自定义numba向量化/ufunc函数。
当我运行下面的代码时，我会得到一个ValueError: Core dimension 'm' consists of multiple chunks。我不明白为什么m被认为是一个核心维度。知道我能怎么解决这个问题吗？
import numpy as np
import dask.array as da
import numba
from numba import float64
# Define ufunc that directly takes a 3D array and mean reduce
浏览 15提问于2022-03-18得票数 3
考虑下面的简单函数，它计算布尔向量之间的相似性。
from numba import float64, boolean, prange, guvectorize
import numpy as np
@guvectorize([(boolean[:], boolean[:], float64[:])], '(n),(n)->()')
def tanimoto(fp_1, fp_2, res):
bw_or = np.sum(np.bitwise_or(fp_1, fp_2))
if bw_or != 0.0:
res[0] = np.su
浏览 1提问于2020-10-14得票数 0
我对南巴很陌生。我有一个n-sized "index“数组(configuration)，其中包含[0,m)中的整数，以及大小为m的”映射“数组(phase_values)。我想要的是使用configuration将phase_values数组的每个元素映射到来自的对应值。
在numpy中，函数如下所示：
def configuration_to_phase_shifts_numpy(configuration, phase_values):
map_states_to_phase_shifts = np.vectorize(lambda s: phase_values[s])
浏览 10提问于2021-03-29得票数 0
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我正在学习如何使用numba加速Python中的代码。使用此代码：
from numba import cuda, vectorize
import numpy as np
@cuda.jit(device = True)
def pixel_count(img1,img2):
count1 = 0
count2 = 0
for i in range(img1.shape[0]):
for j in range(img1.shape[1]):
if img1[i][j] > 200:
cou
浏览 2提问于2021-06-03得票数 0
2回答
我发现，当numpy数组的索引在经过njit修饰的函数的while循环中超出范围时，函数处理while循环的方式可能会很奇怪，我不知道为什么会发生这种情况。
from numba import njit
import numpy as np
def func1(v):
i= 0
K= v[-1]+1
while v[i] < K:
i+=1
return i
@njit
def func2(v):
i= 0
K= v[-1]+1
while v[i] < K:
i+=1
浏览 0提问于2019-09-29得票数 0
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为什么？很奇怪..。在python中，如果我们用np.astype()测试numba，下面的结果如下
x: [-6. -5. -4. -3. -2. -1. 0. 1. 2. 3. 4. 5.]
x-int: [-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5]
@numba.njit
def tt():
nn = 3
x = np.linspace(0, 4*nn-1, 4*nn)-2*nn
print(x)
print(x.astype(np.int32))
但是，如果我将x的行改为x = np.linspace(
浏览 4提问于2021-04-22得票数 4
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在计算Numpy中的表达式时，我发现了一个奇怪的性能差异。
我执行了以下代码：
import numpy as np
myarr = np.random.uniform(-1,1,[1100,1100])
然后
%timeit np.exp( - 0.5 * (myarr / 0.001)**2 )
>> 184 ms ± 301 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
和
%timeit np.exp( - 0.5 * (myarr / 0.1)**2 )
>> 12.3 ms ± 34.3 µs p
浏览 0提问于2018-11-21得票数 8
我试图用numba.guvectorize编译函数，但遇到了索引超出范围的异常
def compute_kinetic_energy(velocity, mass, ke):
ke = 0.0
# Increase kinetic energy
for i in prange(velocity.shape[0]):
for x in range(2):
ke += velocity[i, x] * velocity[i, x] * mass[i]
在我尝试进行guvectorization之前，上面的函数运行得很完美：
comp
浏览 16提问于2019-11-28得票数 0
1回答
根据，应该支持numpy数组创建函数zeros和ones。但是，使用简单的函数测试这一点会导致从numpy导入zeros函数时出现nopython错误。但是，如果我使用import numpy as np并使用np.zeros，就没有问题了。我从numpy那里得到的功能有什么不同吗？我只想导入我需要的函数，而不是整个numpy库。
此代码段失败：
from numpy import array
from numpy import zeros
from numpy.random import rand
from numba import njit, prange
# @njit()
@njit
浏览 2提问于2017-11-20得票数 1
我有一个python代码，它的扩展非常糟糕，所以对于n=50来说，时间是以秒为单位的，而对于n=1000则是很多小时。
因此，我试着用Numba来加快速度，但我只处理了很多错误。到目前为止，我已经成功地纠正了错误，但现在突然出现了"StopIteration“错误，这并没有给出在代码中查找哪个bug的提示。
下面是非Numba版本(输出结果，这是我试图从Numba获得的)：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from math import *
counter=0
n=100
iter=0
np.random.see
浏览 3提问于2022-06-21得票数 0
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在Numba加速函数中，QR分解后执行矩阵乘法时，我遇到了一个奇怪的警告。例如：
# Python 3.10
import numpy as np
from numba import jit
@jit
def qr_check(x):
q,r = np.linalg.qr(x)
return q @ r
x = np.random.rand(3,3)
qr_check(x)
运行上面的代码，我得到以下NumbaPerformanceWarning
'@' is faster on contiguous arrays, called on (array(fl
浏览 5提问于2022-09-21得票数 1
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1回答
我正在使用numba中的数组，这些数组有时会返回inf或nan作为条目，然后我需要将其调整为零。我在nopython模式下工作，所以我想知道是否有一种方法可以使用布尔索引(或乘法)将数组中的nan或inf元素调整为零(数组形状为(vertex_number，1))。
显然，我可以像这样循环遍历数组：
from numpy import isnan, isinf, array, zeros, nan, inf, ones
from numba import jit
v = ones((10, 1))
v[0] = nan
v[-1] = inf
print(v)
@jit(nopytho
浏览 2提问于2017-10-24得票数 1
我试图导入librosa，这给我带来了多个错误，比如没有音频、resampy等等。我尝试手动安装所有这些。它仍然在resampy中显示一个错误。
C:\Users\asus\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\resampy\interpn.py in <module>
73 @guvectorize(
74 "(n),(m),(p),(p),(),()->(m)",
---> 75 nopython=True,
76 )
77 def res
浏览 39提问于2022-10-01得票数 -1
每当我使用sc.pp.neighbors(adata)时，我都会收到以下消息(没有任何错误)：
我有：
scanpy==1.8.1
pynndescent==0.5.4
numba==0.54.0
umap-learn==0.5.1
anndata==0.7.6
我的数据集只包含大约20,000个单元格，所以我的内核使用这个相对较小的数据集死亡是很奇怪的。
我甚至尝试使用scanpy的bbknn函数作为替代，我的内核也死了。
我还遇到了与github上的一个问题相同的问题：，但它还没有解决方案。
我试图在cmd而不是jupyter-记事本上运行代码，得到了下一个错误：
LLVM ER
浏览 11提问于2021-09-02得票数 0
2回答
听起来可能很奇怪。
我得到了一个NSString值NSString * numb = [self.dataDict valueForKey:@"id"];，我知道，它是某种整数(例如，我需要比较这个整数-如果val小于或等于某个值)。我需要知道它是什么整数。
我试过的是：
NSNumber *numba = [self.dataDict valueForKey:@"id"];
NSLog输出- numba is 2038735264
实际上是428。
有没有办法达到这个目的？谢谢!
这是responseObject的一部分：
({ id = 3；狗=“\U
浏览 3提问于2015-02-27得票数 0
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我正在做以下计算：
y = np.mat(np.log(datay))
x = np.mat([datax**2, datax, np.ones(len(datax))]).T
popt = (x.T * x).I * x.T * y.T
datax和datay是正常的一维np.arrays，例如：
datay = np.array([1,4,9,16])
datax = np.array([1,2,3,4])
计算效果很好。但是我想加快速度，所以我试着把它放进numba：(我是numba...but的新手，想试一试)
@jit(nopython=True)
def calc(datax
浏览 0提问于2018-04-25得票数 1
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下面的代码模拟从一组图像中的不同位置提取二进制单词。
Numba包装函数(以下代码中的wordcalc )有两个问题：
与C++中类似的实现相比，它慢了3倍。
最奇怪的是，如果您切换"ibase“和"ibit”for-循环的顺序，速度会下降10倍(!)。这在未受影响的C++实现中不会发生。
我使用的是WinPython 2.7中的Numba0.18.2
是什么导致了这一切？
imDim = 80
numInsts = 10**4
numInstsSub = 10**4/4
bitsNum = 13;
Xs = np.random.rand(numInsts,
浏览 1提问于2015-06-19得票数 3
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我正在学习伦巴，并遇到这种“奇怪”的行为，我不明白。我尝试使用以下代码(在iPython中，用于计时)：
import numpy as np
import numba as nb
@nb.njit
def nb_len(seq):
return len(seq)
def py_len(seq):
return len(seq)
##
t = np.random.rand(1000)
%timeit nb_len(t)
%timeit py_len(t)
结果如下(实际上是numba汇编后的第二次运行)：
258 ns ± 1.37 ns per loop (mean
浏览 2提问于2019-12-18得票数 2
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我在Numba中有一个函数，它使用List(float64[:,::1])类型，这是一个用于尝试类型的虚拟函数，我将在for循环下执行很多操作。它有一种奇怪的行为，尽管to arr列表具有相同的numba.typeof()签名，但其中一个有效，另一个则不起作用，并告诉我它不是匹配类型。
这绝对是一种对象错误，但我可以搞清楚。
这是要加载的文件test.npy：
误差
raise TypeError(msg)
TypeError: No matching definition for argument type(s) ListType[array(float64, 2d, C)]
码
浏览 14提问于2022-02-27得票数 2
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我试着用基本的例子来比较numba和纯python，我得到了奇怪的结果。
这是numba示例：
from numba import jit
from numpy import arange
from time import time
# 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, N = arr.shape
result = 0.
浏览 12提问于2017-02-11得票数 2
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我试图用numba加速一个矩阵乘法问题，但是它一直告诉我，用连续的代码它更快。
注意:我使用的是numba版本0.55.1和numpy版本1.21.5
问题是：
import numpy as np
import numba as nb
def numbaFastMatMult(mat,vec):
result = np.zeros_like(vec)
for n in nb.prange(vec.shape[0]):
result[n,:] = np.dot(vec[n,:], mat[n,:,:])
return result
D,N = 10,
浏览 16提问于2022-11-11得票数 0
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我目前正面临一个奇怪的内存泄漏问题，当使用heapify获取结果的函数使用jit装饰器时，该函数返回的是产率样式。
以下是设计的思路，以指出问题所在
@njit
def main_ ():
ss = []
heapq.heapify (ss)
yd = generator_()
result = 0
while 1:
result = next (yd)
if result == []:
break
heapq.heappush (result)
return list (
浏览 7提问于2022-07-01得票数 0
Window 10，Python=3.9，Numba=0.53.1，Numpy=1.22.2
我用numba和python一起用gpu。
这是我的代码样本。
import numpy as np
from numba import guvectorize
@vectorize(["boolean(float64, int64, int64)"], target="cuda")
def vector_add_gpu(a, b, c):
"""
Do something
"""
浏览 6提问于2022-04-27得票数 0
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我希望在np.float32和内置Python之间执行二进制操作(如add和乘法)，并将np.float32作为返回类型。但是，它会自动提升到np.float64中。
示例代码：
>>> a = np.float32(5)
>>> a.dtype
dtype('float32')
>>> b = a + 2
>>> b.dtype
dtype('float64')
如果我用一个np.float128来做这件事，b也会变成一个np.float128。这是好的，因为它因此保持了精确性。然而，在我
浏览 2提问于2014-09-18得票数 0
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我希望每个索引i都有一个循环，其中数组X (即布尔)是True。
有什么比将np.nonzero封装在np.nditer中更有效/更有效的东西吗？
for i in np.nditer(np.nonzero(X), flags=['zerosize_ok']):
myfunction(Y[i],Z2[Z[i]])
这里的问题是它迭代两次而不是一次，并且占用内存(首先，np.nonzero遍历X并将其存储到一个大数组中，然后np.nditer遍历该数组)。
是否有一个命令(可以说稍微类似于np.nditer )可以直接迭代布尔数组的True条目，而不首先使用np.nonz
浏览 5提问于2021-12-24得票数 -3
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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真正的结果是p级数和，并且应该给出：
2 1.64493306685
3 1.20205690315
4 1.08232323371
尝试使用numpy的幂函数，同样的奇怪行为。
from numba import autojit
from numpy import power as npow
N=1000000
def psum(p):
pval = 0.0
for ix in xrange(1,N):
pval+=pow(ix,-p)
return pval
nsum = autojit()(psum)
for p in range(2,5):
浏览 1提问于2015-03-09得票数 1
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