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
我想要创建一个数组的副本,该数组被传递给numba njitted函数,并将该数组的顺序修正为Fortran数组。简言之,我希望做到这一点:
np.copy(a, order='F')
但在没有功能的情况下。
到目前为止,我已经尝试过:
import numpy as np
import numba as nb
from numba import njit
a = np.random.randn(10,5)
@njit
def foo(a):
b = np.require(a=a, requirements='F_CONTIGUOUS')
b
我知道numba会创建一些间接费用,在某些情况下(非密集计算),纯python会变得更慢。但我不知道的是在哪里划界线。是否可以用算法复杂度的顺序来确定在哪里?
例如,为了添加两个数组(~O(n)),在这段代码中,纯python比5更短:
def sum_1(a,b):
result = 0.0
for i,j in zip(a,b):
result += (i+j)
return result
@numba.jit('float64[:](float64[:],float64[:])')
def sum_2(a,b):
我想要生成形式的随机向量。
[ i if random.uniform(0,1) <= probs[i] for i prange(K) ]
对于概率的K长度数组,probs。每个生成的向量都有0和K元素之间的某个位置。从概念上讲,这就像翻转K特定的硬币(具有特定的头的概率),并记录其中的哪个硬币显示头部。
任意返回长度使得很难在numba中使用任何自动并行化选项。例如,
from numba import prange, njit, int64, float64
import numpy as np
@njit([int64[:](float64[:], int64)])
def r
试图找出如何在使用jitclass时跳过类方法。
有一个相当大的递归模型(差不多,一个庞大的循环),给定的路径依赖的计算,不能用直线Numpy矢量化。
这个类通过一系列numpy数组运行,通常使用numba友好的语法,但是我有一个部分以有序的方式调用了几个方法:
def operations(self, i, ops_order_config):
ops_dict = self.ops_dict
for index in range(len(waterfall_config)):
try:
if isinstance(ops_conf
此代码失败:
import numpy as np
from numba import jit
import scipy.special as sp
@jit(nopython=True)
def f(a):
return sp.xlogy(a, a)
a = np.array([1,2,0,1], dtype=float)
f(a)
它给出了以下错误
TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend)
Unknown attribute 'xlogy' of type
import pyshark
import pandas as pd
import numpy as np
from multiprocessing import Pool
import re
import sys
from numba import jit
temp_array = []
cap = np.array(pyshark.FileCapture(sys.argv[1]))
#print(cap._extract_packet_json_from_data(cap[0]))
def parse(capture):
packet_raw = [i.strip('
我正在尝试使用ctype从Python调用Fortran函数。我试图从子例程和函数(都具有相同的功能)获得结果,但是我无法从函数获得预期的输出,而子例程工作得很好。问题是,我有很多带有Fortran函数的库,而不是子例程。Fortran函数和ctype有什么问题吗?
Fortran代码:
MODULE Vector
! Public types
TYPE VectorType
PRIVATE
DOUBLE PRECISION, DIMENSION(3):: components = 0.0d0
END TYPE VectorType
!-------------------
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
我对通过使用获得numba的加速印象深刻
今天,我在这么一个中找到了一个希望加速他的代码的人。所以我想让我们看看我们可以用numba实现什么。
以下是代码:
from numba import autojit
from time import time
LIMIT = pow(10,6)
def primes(limit):
# Keep only odd numbers in sieve, mapping from index to number is
# num = 2 * idx + 3
# The square of the number correspon
我需要能够调用GPU函数,而GPU函数本身又间接调用另一个GPU函数:
from numba import cuda, jit
import numpy as np
# GPU function
@cuda.jit(device = True)
def euclidean_distance_gpu(input_vec, weight, diffs):
i = cuda.grid(1)
if i < input_vec.shape[0]:
diffs[i] = (input_vec[i] - weight[i]) ** 2
@jit
# CPU function
def
我知道,调用另一个the函数的Numba函数将识别这一点,并自动使用快速C调用约定,而不是遍历Python对象层,因此避免了高Python函数调用的开销:
import numba
@numba.jit
def foo(x):
return x**2
@numba.jit
def bar(x):
return 4 * foo(x) # this will be a fast function call
我的问题是,如果我从Numba调用Cython函数,是否也是如此。假设我有一个Cython模块,foo.pyx
cpdef double foo(double x):
我正在用C++编写一个程序,它调用了我用Fortran编写的一些函数。我打算测试一个非常基本的例子,在这个例子中,我从C++代码中调用了一个名为toRadians的函数:
real function toRadian(degree)
implicit none
real, intent(in) :: degree
real :: radians
radians = (degree*PI)/180
return
end function toRadian
所以我想知道,这是“值得的”吗?当我完成所有的事情后,这个函数将在Fortran中被调用,大部分计算都将在Fortra