numba

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    @vectorizeはいつ使用しますか? 私は@jitを試してみましたが、下記のコードの一部を示し、 from numba import jit @jit def kma(g,temp): k=np.exp(-(g+np.abs(g))/(2*temp)) return k が、私のコードは、アルゴリズムを加速していませんでした。どうして?

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    NumbaがNumPyとどのように機能するかを理解するためにいくつかのテストを行っています。ここでNumbaがパラメータを処理できるかどうかを確認しようとしています。 import numpy as np from numba import njit , jit from time import time @njit def mult(a,b, N = 1000000): c

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    私はnumbaモジュールを使用してスクリプトをスピードアップしようとしています。しかし、私がスクリプトを実行するたびに、numbaは私のクラスのいくつかをコンパイルします(私は@jitclassを使用します)。スクリプトを実行するたびにコンパイルに時間がかかることを避けるために、クラスが変更されないことを知っているクラスをコンパイルすることが可能かどうかは疑問です。私はnumbaを約1分かかるクラ

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    は、それらの実行タイミングと同じ整数入力 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

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    numbaのjitコンパイラを使用してPythonコードをコンパイルしようとしています。しかし、私は 'モジュール'呼び出し可能なエラーを取得し続けています。このデコレータを正しく呼び出すにはどうすればいいですか?私はまずnumbaをインストールし、それをjitとしてインポートします。以下のコードを参照してください。 !conda install -y numba import numba as

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    私はnumbaライブラリを使ってPythonで作業しており、以前の作業の並列バージョンを作成するソリューションがあるかどうか疑問に思っています。私は関数f(X、S、F)を持ちます。ここで、XとSはスカラ配列で、Fは関数のリストです。 関数の配列を渡すことは、numba(と一般的には?)では可能ではないと確信しています。これに代わる解決策は何でしょうか? 1つがある場合。あなたの助けを事前に おかげ

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    与えられた係数の範囲で、このような係数を持つ多項式を構成し、すべての根のリストを出力する関数を作成しました。しかし、Numbaはそれを好まない。それはこのようなものだ: import math import numpy as np import itertools from numba import jit from sympy.solvers import solve from sym

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    私はpyculibを使用して、Anaconda 3.5のマトリックスで3D FFTを実行します。私はちょうどウェブサイトに掲載されたthe example codeをたどった。しかし、私は何か興味深いものを見つけ出し、理由を理解していません。 pyculibを使用して行列に3D FFTを実行するのは、numpy.arangeを使用して行列を作成した場合のみです。ここで コードです: from py

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    私のコード上の特定のデコレータを無視して、関連する機能をスキップしたいのですが、単体テストの一部として実行している場合に限ります。これはできますか?例えば 私はそうのようなnumbaデコレータで定義され、関数fを持っている:私はnumbaのマジックが起こることを望んでいない上記の関数を呼び出す単体テストを実行すると @numba.jit def f(a, b): return a +

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    私は以下のスレッドクラスとプラットフォームの一部であるシンプルな(Axis)クラスを持っています。私は両方のクラスをjitclassしたいが、私の試行は失敗した。 class Axis(object): """ :param config: configuration file :type config: ConfigParser """ def