我曾尝试使用numba to accelerate lambda function,但失败了。似乎numba不支持lambda。因此,我将lambda函数重写为def函数。我正在构造一个隐函数f(x,y,z) = x^2+y^2-z^2和其他一些函数,它只会在构造后计算一次。xi,yi,zi是用于隐式函数的翻译。 def wrapperNode(xi,yi,zi,R):
@nb.jit(nopython=True)
def Node(x,y,z):
x = xi - x
y = yi - y
z = zi - z
我正在尝试numba,据说这个python包使我的nparray变得非常快。我想在非nonpython模式下运行我的函数。它本质上所做的就是接收一个20x20数组,为每个元素分配随机数,计算它的逆矩阵,然后返回它。但是问题是,当我用result初始化数组np.zeros()时,我的脚本崩溃了,并给出了一个错误消息“函数零的过载”。有人能告诉我发生了什么事吗?非常感谢。
from numba import njit
import time
import numpy as np
import random
arr = np.zeros((20,20),dtype = float)
@njit
d
"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
我正准备和我的AMD GPU一起使用Numba。我从他们网站上最基本的例子开始,用蒙特卡罗模拟来计算Pi的值。
我对代码做了一些修改,以便它可以先在GPU上运行,然后在CPU上运行。通过这样做,我只想比较执行代码和验证结果所需的时间。以下是代码:
from numba import jit
import random
from timeit import default_timer as timer
@jit(nopython=True)
def monte_carlo_pi(nsamples):
acc = 0
for i in range(nsamples):
Numba可以读取文件吗?
我尝试使用标准的Numpy方法save和load,但得到了一个不支持的错误。
Numba还可以处理其他格式吗?如果不是,当需要从文件中读取并且仍然想要使用Numba的功能时,应该怎么做?
这是我尝试过的:
import numpy as np
from numba import njit
a = np.random.randn(400, 400)
np.save('test', a)
@njit
def f():
a = np.load('test.npy')
return a
b = f()
> TypingE
如果我正确理解,我可以通过添加签名来提高numba函数的性能。示例:
@njit(int32(int32, int32))
def f(x, y):
# A somewhat trivial example
return x + y
现在我有了两组函数。正确的签名是什么?
@njit(int32(set(int32), set(int32)))
def f(set_1, set_2):
# A somewhat trivial example
return x
我认为签名(int32(set(int32), set(int32)))可能是正确的,但什么都没有发生
我正在尝试用numba实现一个素数分解算法,但是我得不到满意的结果。
下面是我的代码:
from timeit import default_timer as timer
from numba import jit
def DumbPrimeFactors(n):
result_list = list()
prime = 2
remaining = n
while remaining > 1:
if remaining % prime == 0:
result_list.append(prime)
我正在使用numba来加快函数的速度,包括许多for循环。而不是在外部调用循环。
当调用in循环时,其中一个函数的计算值与不跳转函数不同。
职能:
def collison(u, v, f, feq, omega, w, cx, cy, n, m):
for i in range(0, n):
for j in range(0, n):
t1 = u[i,j]*u[i,j] + v[i,j]*v[i,j]
for k in range(9):
t2 = u[i,j]*cx[k] + v[i,
给定一个数据矩阵,其离散项表示为一个2D数字数组,我试图计算某些特征(列)的观测频率,只查看某些实例(矩阵的行)。
我可以很容易地使用numpy,在完成了一些花哨的切片之后,将bincount应用于每个切片。在纯Python中这样做,使用外部数据结构作为计数累加器,是C风格的双循环。
import numpy
import numba
try:
from time import perf_counter
except:
from time import time
perf_counter = time
def estimate_counts_numpy(data
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.
我是Numba新来的。我正试图加速一个相当复杂的求解程序。但是,我一直收到一个错误,例如
numba.core.errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend) Untyped global name 'isinstance': Cannot determine Numba type of <class 'builtin_function_or_method'>
我编写了一个小示例来重现相同的错误:
import numba
import nu
此代码返回速度慢,输出不同:
from numba import jit
from timeit import default_timer as timer
def fibonacci(n):
a, b = 1, 1
for i in range(n):
a, b = a+b, a
return a
fibonacci_jit = jit(fibonacci)
让我们开始测试
start = timer()
print fibonacci(100)
duration = timer() - start
让我们开始测试
startnext = timer
如果我在cuda.jit中有多种类型的签名,我就会遇到一个问题。在我的函数中,如果data标志打开,我将done重新设置为ref。data类型可以是int32或float32数组。这只是为了实验,不要费心于虚拟函数本身。如果我只使用cuda.jit,这个函数运行得很好,所以我确信我的类型声明有一些问题,但是从文档中看它似乎是正确的。顺便说一下,我用的是Numba 0.54。
from numba import cuda
from numba import float32, int32
@cuda.jit([(int32[:], int32[:], int32[:], int32),
如果我定义
import numba as nb
import numpy as np
@nb.vectorize
def nb_vec(x):
if x>0:
x=x+100
return x
然后
x=np.random.random(1000000)
nb_vec(x)
无问题地跑
但是如果我添加目标选项
@nb.vectorize(target='parallel')
def nb_vec(x):
if x>0:
x=x+100
return x
然后
x=np.random.random(10