最近,我想在numba包中使用@njit(parallel=True)来加速我的not模拟代码,但是当我将原始函数从类中分离出来时,我的代码就不能再工作了。如何解决这个问题?下面的块是计算加速度的原始代码。(npts): if (j>i):
x = (posx我将原来的函数从类中取出,并在类中定义另一个函数来调用它,但
请有人大致解释一下当一个运行@njit-ted python函数时会发生什么情况,该函数包含一个嵌套的for循环(每个循环的每次迭代都独立于其他循环),并设置parallel=True并放置prange, j, k) # where do_smth(i, j, k) is @njit-ted and will further call other functions
类似地,仅对最外层的循环使用prange(即让fo
这样做的常见方法是:但是,由于这个numpy操作不是并行化的,所以即使axis1很长,它也只使用一个核心。我天真地认为这应该通过并行化来优化吗?import numpy as npX=np.random.randn(20,2000000)
我希望将轴0分割成一些块(例如长度2、5、10我想出了两个函数来完成这个任务,第一