我在python中从外部设备采样,并将值存储在FIFO队列中。为此,我尝试了不同的实现,每种实现的性能在很大程度上取决于FIFO数组的大小,请参见下面的示例。有没有比我收集的FIFO队列更快的方法?此外,在这些方法中,除了我可以测量给定大小队列的速度之外,是否还有其他我应该关注的问题?import numpy as npimport numba
def fifo(sig_arr, n):
for i in ra
我正在尝试构建一个可以在jitted代码中使用的函数列表。由于反射列表已被弃用,因此我使用numba的类型化列表。只要我不断添加相同的函数,追加到类型化列表就可以工作。但是,添加第二个函数将失败。有没有办法通过numba实现这一点?from numba.typed import List@njit() b = b * 2.0
return b
我正在尝试用numba和numpy让python更快地运行标准差函数。然而,问题是for循环非常慢,我需要一些替代方法,这样才能使代码更快。我将numba迭代到已经存在的numpy版本,但是在性能上并没有太大的提升。我最初的list_中有数百万个值,因此计算标准差函数需要很长时间。我如何才能使当前的函数运行得更快。std = np.array([list_[i:i+number].std() for i in range(0, len(list_)-number)])std_() Numba
我刚开始学习numba,并在这里做了一个练习来确定解决一个简单的矩阵问题所需的时间。我的目标是使用python库实现这个程序的并行执行,这个程序有一个函数create_matrix(行: int,col: int),它接受两个输入并创建一个2D矩阵。问题是numba似乎不理解和numpy 2D数组。任何帮助都将不胜感激。for i in range(row)])
jitted