(三) 通过度量值计算移动平均 1. 解题思路 同样是3个条件，既然我们会求解添加列的方式，那度量值也可以按照这种方式来进行。 2. 函数思路 我们添加辅助排名度量值进行简化。...因为存在上下文转换的排名比较，所以使用变量进行固定，类似earlier函数。 Var pm=[排名] 3....函数合并 5日移动平均:= var pm=[排名] return if([排名]>5, //满足5日均线计算条件 AverageX(Filter(All('表1'),[排名]>=pm-5 &&...[排名]<pm), //筛选出的符合要求的日期区间表 '表1'[金额]), Blank() ) 这样不仅可以在日期连续的情况下进行，也可以在日期不连续的情况下进行...如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
(四) 如何计算具有相同日期数据的移动平均？ 数据表——表1 ? 效果 ? 1. 解题思路 具有相同日期数据，实际上也就是把数据进行汇总求和后再进行平均值的计算。其余和之前的写法一致。...建立数据表和日期表之间的关系 2. 函数思路 A....函数汇总 5日移动平均:= var pm=[排名] return if([排名]>5 && [汇总金额]BLANK() , //满足5日均线计算条件 AverageX(Filter(All...Blank() ) 至此同日期数据进行移动平均的计算就出来了。...满足计算的条件增加1项，即金额不为空。 是通过日历表（唯一值）进行汇总计算，而不是原表。 计算的平均值，是经过汇总后的金额，而不单纯是原来表中的列金额。
Python库Numba为我们提供了一种简单的方法来解决这一挑战——无需编写任何代码，只需编写Python! 关于Numba Numba是一个编译器库，它将Python代码转换为优化的机器码。...我们可以使用pip安装Numba： 1pip install numba 如果您的代码有很多数值运算，经常使用Numpy，并且/或者有很多循环，那么Numba应该会给您一个很好的加速。...加速Python循环 Numba最基本的用途是加速那些可怕的Python for循环。 首先，如果在Python代码中使用循环，首先检查是否可以用numpy函数替换它总是一个好主意。...查看下面的代码，看看在带有Numpy的Python中如何工作。 ? 注意，每当我们对Numpy数组进行基本数组计算(如加法、相乘和平方)时，代码都会自动由Numpy在内部向量化。...第一个指定要操作的numpy数组的输入类型。这必须指定，因为Numba使用它将代码转换为最优版本。通过事先了解输入类型，Numba将能够准确地计算出如何最有效地存储和操作数组。
，分别是加速循环，以及对 Numpy 的计算加速。...加速 Python 循环 Numba 的最基础应用就是加速 Python 中的循环操作。 首先，如果你想使用循环操作，你先考虑是否可以采用 Numpy 中的函数替代，有些情况，可能没有可以替代的函数。...我们先生成一个包含 100,000 个随机整数的列表，然后执行 50 次插入排序算法，然后计算平均速度。...但这里我的电脑配置就差多了，i5-4210M 的笔记本电脑，并且已经使用了接近 4 年，所以我跑的结果是，平均耗时为 22.84s。...原作者得到的平均耗时是 0,1424s ，而我的电脑上则是提升到仅需 0.094s ，速度都得到非常大的提升。 加速 Numpy 操作 Numba 的另一个常用地方，就是加速 Numpy 的运算。
上面只是简单列出了两点，当然还有更多的原因，限于篇幅就不再具体介绍，而我们开篇提到的 numba 就是通过 JIT 加速了 python 代码。那么怎么使用 numba 加速我们的代码呢？...我们可以看一些简单的例子： numba 加速 python 的小例子 用 numba 加速 python 代码多简单方便呢，我们先来看看如何使用 numba 加速 python 代码。...我们来具体看一下如何用 numba 加速 python 代码：在实际使用过程中，numba 其实是以装饰器的形式加在 python 函数上的，用户可以不用关心到底 numba 是通过什么方法来优化代码，...而在从实际使用中，一般推荐将代码中密集的计算部分提取出来作为单独的函数实现，并使用 nopython 方式优化，这样可以保证我们能使用到 numba 的加速功能。...总结 + 一点碎碎念 我们介绍了一些用 numba 加速的常见场景，能够有效地提高我们代码的速度。
numba numba是一个用于编译Python数组和数值计算函数的编译器，这个编译器能够大幅提高直接使用Python编写的函数的运算速度。...numba的使用方法 numba对代码进行加速时，给要优化的函数加上@jit优化器 from numba import jit @jit def f(a, b): return a + b numba...加速时的运算时间：", elapsed_time) 使用Numba加速 import numpy as np import time from numba import jit # 创建一个1000x1000...的随机数组 arr = np.random.rand(1000, 1000) # 定义一个使用Numba加速的函数 @jit(nopython=True) def sum_array(arr):...# 记录结束时间 end_time = time.time() # 计算运算时间 elapsed_time = end_time - start_time print("使用Numba加速时的运算时间
Python NumPy 高级教程：GPU 加速 在处理大规模数据集或进行复杂计算时，利用 GPU 进行加速是一种常见的优化手段。NumPy 提供了一些工具和技术，可以方便地在 GPU 上执行计算。...在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的 GPU 加速，并通过实例演示如何应用这些技术。 1....使用 Numba 加速 GPU 计算 Numba 是一个 JIT（即时编译）编译器，可以加速 Python 代码的执行。...通过使用 Numba 的 cuda.jit 装饰器，可以将普通的 Python 函数编译为在 GPU 上运行的代码。...from numba import cuda # 使用 Numba 加速 GPU 计算 @cuda.jit def numba_gpu_function(arr_in, arr_out): i
如果你在使用Python进行高性能计算，Numba提供的加速效果可以比肩原生的C/C++程序，只需要在函数上添加一行@jit的装饰。它支持CPU和GPU，是数据科学家必不可少的编程利器。...之前的文章《源代码如何被计算机执行》已经提到计算机只能执行二进制的机器码，C、C++等编译型语言依靠编译器将源代码转化为可执行文件后才能运行，Python、Java等解释型语言使用解释器将源代码翻译后在虚拟机上执行...很多朋友的代码可能需要执行十几个小时甚至一天，进行加速，完全有可能把一天的计算量缩短到几个小时！ Numba的使用场景 Numba简单到只需要在函数上加一个装饰就能加速程序，但也有缺点。...实践上，一般推荐将代码中计算密集的部分作为单独的函数提出来，并使用nopython方式优化，这样可以保证我们能使用到Numba的加速功能。...小结 无论你是在做金融量化分析，还是计算机视觉，如果你在使用Python进行高性能计算，处理矩阵和张量，或包含其他计算密集型运算，Numba提供的加速效果可以比肩原生的C/C++程序，只需要在函数上添加一行
numba使用情况 使用numpy数组做大量科学计算时 使用for循环时 1.numba使用 导入numpy、numba及其编译器 import numpy as np import numba from...Numba使用了LLVM和NVVM技术，此技术将Python等解释型语言直接翻译成CPU、GPU可执行的机器码。 那如何决定是否使用Numba呢？...实践上，一般推荐将代码中计算密集的部分作为单独的函数提出来，并使用nopython方式优化，这样可以保证我们能使用到Numba的加速功能。...其余部分还是使用Python原生代码，在计算加速的前提下，避免过长的编译时间。（有关编译时间的问题下节将会介绍。）Numba可以与NumPy紧密结合，两者一起，常常能够得到近乎C语言的速度。...尽管Numba不能直接优化pandas，但是我们可以将pandas中处理数据的for循环作为单独的函数提出来，再使用Numba加速。
@符号装饰了原来的代码，所以称类似写法为装饰器。 使用场景 Numba简单到只需要在函数上加一个装饰就能加速程序，但也有缺点。...此外，Numba不支持： try...except 异常处理 with 语句 类定义class yield from Numba 工作模式 Numba的@jit装饰器就像自动驾驶，用户不需要关注到底是如何优化的...实践上，一般推荐将代码中计算密集的部分作为单独的函数提出来，并使用nopython方式优化，这样可以保证我们能使用到Numba的加速功能。...其余部分还是使用Python原生代码，在计算加速的前提下，避免过长的编译时间。Numba可以与NumPy紧密结合，两者一起，常常能够得到近乎C语言的速度。...使用Numba时，总时间 = 编译时间 + 运行时间。相比所能节省的计算时间，编译的时间开销很小，所以物有所值。对于一个需要多次调用的Numba函数，只需要编译一次，后面再调用时就不需要编译了。
是专为科学计算而设计的，在与 NumPy 一起使用时，Numba 会为不同的数组数据类型生成专门的代码，以优化性能： @numba.jit(nopython=True, parallel=True)...，使用 Numba 前后与 C++ 的性能对比。...c++ C++ 确实牛逼，才 2.3 秒，不过好戏还在后头，现在我们使用 Numba 来加速一下，操作很简单，不需要改动原有的代码，先导入 Numba 的 njit，再在函数上方放个装饰器 @njit...我又运行了两次，确认自己没看错，平均就是 1.4 秒： ? Python 看到这里，Numba 又让我燃起了对 Python 的激情，我不转 C++ 了，Python 够用了。...Numba 如何做到的呢？
技术背景 之前写过一篇讲述如何使用pycuda来在Python上写CUDA程序的博客。...我们可以通过一些简单的程序来理解这其中的逻辑： 用GPU打印线程编号 # numba_cuda_test.py from numba import cuda @cuda.jit def gpu():...可以看到，即使是相比于Python中优化程度十分强大的的Numpy实现，我们自己写的GPU加速的程序也能够达到5倍的加速效果（在前面一篇博客中，针对于特殊计算场景，加速效果可达1000倍以上），而且可定制化程度非常之高...总结概要 本文针对于Python中使用Numba的GPU加速程序的一些基本概念和实现的方法，比如GPU中的线程和模块的概念，以及给出了一个矢量加法的代码案例，进一步说明了GPU加速的效果。...对于一些工业和学界常见的场景，比如分子动力学模拟中的系统演化，或者是深度学习与量子计算中的参数优化，都是相同维度参数多步运算的一个过程，非常适合使用即时编译的技术，配合以GPU高度并行化的加速效果，能够在实际工业和学术界的各种场景下发挥巨大的作用
下面以一个简单的案例，做循环计算，来测试numba的加速情况: from numba import jit import numpy as np import time def cal():...细心的读者可能发现，这里测试使用了1亿次的迭代计算，其实在海洋中这样的计算量并不算大，相当于1000*1000的矩阵100次计算量。...下图列出来不同计算量情况下，加速前后的用时： 从测试来看，当计算量大于100万时，numba加速较为明显。...对于三维气象海洋数据，100*100*100（时间,纬度,经度）计算1次以上，numba即可有明显的加速效果。 注意两点： 使用Numba时，总时间 = 编译时间 + 运行时间。...一些大家经常用的机器学习框架，如scikit-learn，tensorflow，pytorch等，已经做了大量的优化，不适合再使用Numba做加速。
NumExpr的使用及其简单，只需要将原来的numpy语句使用双引号框起来，并使用numexpr中的evaluate方法调用即可。...经验上看，数据有上万条+ 使用NumExpr才比较优效果，对于简单运算使用NumExpr可能会更慢。如下较复杂计算，速度差不多快了5倍。...a**10 print('# numexpr十次幂计算') %timeit ne.evaluate('a**10') 2、Numba Numba 使用行业标准的LLVM编译器库在运行时将 Python...如果在你的数据处理过程涉及到了大量的数值计算，那么使用numba可以大大加快代码的运行效率（一般来说，Numba 引擎在处理大量数据点 如 1 百万+ 时表现出色）。...numba使用起来也很简单，因为numba内置的函数本身是个装饰器，所以只要在自己定义好的函数前面加个@nb.方法就行，简单快捷！
python、c、numba三种编译器速度对比 使用numba非常简单，只需要将numba装饰器应用到python函数中，无需改动原本的python代码，numba会自动完成剩余的工作。...2 numba适合科学计算 numpy是为面向numpy数组的计算任务而设计的。 在面向数组的计算任务中，数据并行性对于像GPU这样的加速器是很自然的。...使用numpy数组做大量科学计算时 使用for循环时 3 学习使用numba 第一步：导入numpy、numba及其编译器 import numpy as np import numba from...第三步：给函数传递实参 # 因为函数要求传入的参数是nunpy数组 x = np.arange(100).reshape(10, 10) # 执行函数 go_fast(x) 第四步：经numba加速的函数执行时间...不经过numba加速，代码执行时间为136微秒/循环，两者相比，前者快了40倍。
它由 Anaconda 公司赞助，并得到了许多其他组织的支持。 在 Numba 的帮助下，您可以加速所有计算负载比较大的 python 函数（例如循环）。它还支持 numpy 库！...所以，您也可以在您的计算中使用 numpy，并加快整体计算，因为 python 中的循环非常慢。 您还可以使用 python 标准库中的 math 库的许多函数，如 sqrt 等。...原因很简单，这样您就不必离开写 python 代码的舒适区。是的，就是这样，您根本不需要为了获得一些的加速来改变您的代码，这与您从类似的具有类型定义的 cython 代码获得的加速相当。...如何使用 Numba？ ?...这个视频讲述了一个用 Numba 加速用于计算流体动力学的Navier Stokes方程的例子： 6. 在GPU上运行函数 ?
Python NumPy 高级教程：并行计算 并行计算是在多个处理单元上同时执行计算任务的方法，以提高程序的性能。在 NumPy 中，可以使用一些工具和技术来进行并行计算，充分利用多核处理器的优势。...在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的并行计算，并通过实例演示如何应用这些技术。 1....使用 Dask 加速计算 Dask 是一个用于并行计算的灵活工具，可以与 NumPy 结合使用，提供分布式和并行计算的能力。...使用 Numba 加速计算 Numba 是一个 JIT（即时编译）编译器，它可以加速 Python 代码的执行。通过 JIT 编译，可以在 NumPy 函数上获得更好的性能。...import numba # 使用 Numba JIT 加速计算 @numba.vectorize(nopython=True) def numba_parallel_function(x):
但如果想要在不使用低级语言（如 CPython、Rust 等）实现扩展的前提下实现一个新的算法时，该如何做呢？ 对于某些特定的、尤其是针对数组的计算场景，Numba 可以显著加快代码的运行速度。...在本篇文章中，我们会谈及以下几方面： 为什么 有时候单独使用 Numpy 是不够的 Numba 的基础使用方式 Numba 是如何在很高的层次上来对你的代码运行造成影响的 Numpy ”爱莫能助“的时刻...使用 Numba 提速 Numba 是一款为 python 打造的、专门针对 Numpy 数组循环计算场景的即时编译器。显然，这正是我们所需要的。...使用 Numba 你可以做到： 使用 python 和拥有更快编译速度的解释器运行同一份代码 简单快速地迭代算法 Numba 首先会解析代码，然后根据数据的输入类型以即时的方式编译它们。...Numpy API 的特性使用会受到限制 结语 Numba 最棒的地方在于尝试起来非常简单。
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