在Numba 'nopython‘模式下使用numpy.fill

在Numba 'nopython'模式下使用numpy.fill函数，可以用于填充numpy数组的元素。

numpy.fill函数的作用是将数组的所有元素设置为指定的值。在Numba 'nopython'模式下，我们可以使用该函数来填充numpy数组，以提高代码的执行效率。

具体使用方法如下：

导入所需的库：

import numpy as np
from numba import njit

定义一个使用numpy.fill函数填充数组的函数，并使用@njit装饰器将其编译为Numba可执行的机器码：

@njit
def fill_array(arr, value):
    np.fill(arr, value)
    return arr

创建一个numpy数组，并调用fill_array函数进行填充：

arr = np.zeros((3, 3))  # 创建一个3x3的全零数组
value = 5  # 指定填充的值
filled_arr = fill_array(arr, value)  # 调用fill_array函数进行填充

在上述代码中，我们首先创建了一个3x3的全零数组arr，然后指定填充的值为5。接下来，我们调用fill_array函数，并将arr和value作为参数传入。函数内部使用numpy.fill函数将arr数组的所有元素设置为value的值。最后，函数返回填充后的数组filled_arr。

使用Numba 'nopython'模式可以提高代码的执行效率，因为它将代码编译为机器码，避免了解释执行的开销。同时，使用numpy.fill函数可以方便地对数组进行填充操作，提高了代码的可读性和简洁性。

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第二个问题是我们在函数上使用了jit修饰器。将jit装饰器应用于函数向numba发出信号，表示我们希望将转换应用于机器码到函数。...nopython参数指定我们是希望Numba使用纯机器码，还是在必要时填充一些Python代码。通常应该将这个值设置为true以获得最佳性能，除非您在这时发现Numba抛出了一个错误。就是这样!...只要在函数上面添加@jit(nopython=True)， Numba就会处理剩下的事情! 在我的电脑上，整理所有这些数字平均需要0.1424秒——这是21倍的速度! ?...这就是为什么在可能的情况下，用Numpy替换纯Python代码通常会提高性能。上面的代码在我的PC上组合数组的平均运行时间为0.002288秒。...它指定要如何运行你的功能: cpu:用于在单个cpu线程上运行并行:用于在多核多线程CPU上运行 cuda:在GPU上运行几乎在所有情况下，并行选项都比cpu选项快得多。

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