我正在尝试numba,据说这个python包使我的nparray变得非常快。我想在非nonpython模式下运行我的函数。它本质上所做的就是接收一个20x20数组,为每个元素分配随机数,计算它的逆矩阵,然后返回它。但是问题是,当我用result初始化数组np.zeros()时,我的脚本崩溃了,并给出了一个错误消息“函数零的过载”。有人能告诉我发生了什么事吗?非常感谢。
from numba import njit
import time
import numpy as np
import random
arr = np.zeros((20,20),dtype = float)
@njit
d
我正在尝试对一个Python函数进行基准测试,该函数使用Numba对CPython解释器进行列表操作。为了比较端到端的时间,我使用了Linux time实用程序。time python3.10 list.py
据我所知,由于JIT编译,第一次调用将是昂贵的,但这并不能解释为什么最大记录时间比运行整个脚本所需的总时间长。
# list.py
import numpy as np
from time import time, perf_counter
from numba import njit
@njit
def listOperations():
list = []
for i i
我正在尝试使用numba.cuda在GPU上运行任意的渐近lambdify函数。到目前为止,由于numba.jit允许函数返回值,但numba.cuda.jit不允许返回值(numba.cuda.jit内核不能返回值),我在每一步都会遇到错误。这可能源于我对numba工作方式的根本误解,但文档中的示例有些稀少,我尝试修改每个给定的示例,试图做我想做的事情,但没有结果。
我尝试过的例子:
非数据自动化系统jit函数(works)
import sympy
from sympy.abc import y
import numba
f = sympy.lambdify(y, sympy.sin(y
我正在尝试使用NumbaLSODA来优化我的模型,这本质上是解决了一个初值常微分方程问题(可能相当僵硬)。我最初的模型是基于scipy/solve_ivp的,它工作得很好,只是有点慢,即使提供了雅可比矩阵。再也想不出其他方法来优化可调用的派生函数了,所以我开始寻找其他的选择,比如NumbaLSODA。
我实现了NumbaLSODA,我的派生函数如下所示:
@cfunc(lsoda_sig)
def deriv(t,y,ydot,coeff):
ydot[0] = <very long math expression>
ydot[1] = <very long
给定一个数据矩阵,其离散项表示为一个2D数字数组,我试图计算某些特征(列)的观测频率,只查看某些实例(矩阵的行)。
我可以很容易地使用numpy,在完成了一些花哨的切片之后,将bincount应用于每个切片。在纯Python中这样做,使用外部数据结构作为计数累加器,是C风格的双循环。
import numpy
import numba
try:
from time import perf_counter
except:
from time import time
perf_counter = time
def estimate_counts_numpy(data
我是numba新手,尝试使用@jit来加速Python程序,但这只会影响我的代码。当我的代码调用另一个子例程时,似乎这个子程序在执行之前并没有得到优化。
当然,我可以@jit来装饰所有的功能,但是当涉及到我只使用的函数时(而不是自己开发它们),这是有限的。
请参阅以下基于π的Leibniz公式的示例。
def leibniz1(n):
operand = 1.0
result = 0.0
for i in xrange(1, n*2, 2):
result += operand / i
operand = - operand
re
我刚刚写了一个,比较伦巴和朱莉娅,还有一些讨论。
我想知道我的Numba代码是否可以通过某种方式被修复,或者我想要做的事情确实没有得到Numba的支持。
其思想是使用JIT编译的求积规则来评估这个函数。
g(p) = integrate exp(p*x) with respect to x
这是一个简单的求积函数:
@nb.njit
def quad_trap(f,a,b,N):
h = (b-a)/N
integral = h * ( f(a) + f(b) ) / 2
for k in range(N):
xk = (b-a) * k/N +
我第一次使用android sdk,试图从精灵(.png)中渲染一些精灵,但当我将它导入到项目中时,图像正在缩小-我正在处理的图像是1330px宽,但当我运行应用程序并输出getWidth()时,它显示为998px
这会导致错误,因为我试图裁剪图像的特定区域,但它总是崩溃,并出现异常java.lang.IllegalArgumentException: x + width must be <= bitmap.width()
有没有人能建议我如何处理这个问题?
我有几个服务使用实体框架来保存DataBase中的许多更改。
当它们在IIS中执行时,速度非常快,但是当我在调试模式下并在我的开发计算机上运行它时,需要几分钟时间,我已经看到所有的rest查询都崩溃了(即使它们不在我正在更新的同一个表上)。
所以我一直认为我没有以我应该做的方式做这件事。
我的代码是这样的:
public void CancelOrders(ObservableCollection<long> idOrders)
{
Model.Entities context = new Model.Entities();
var que
我对python有点陌生,我正在玩numba,并编写了比numba中的纯python运行更慢的代码。在较小的数量中,纯蟒蛇的x4时间比numba快,而且在大量情况下,它们的运行速度基本相同。是什么让我的代码在numba慢运行?
from numba import njit
@njit
def forr (q):
p=0
k=q
n=0
while k!=0:
n += 1
k=k//10
h=(abs(q-n*9)+q-n*9)//2
for j in range(q,h,-1):
我现在有一些代码,看起来像这样:
// when the document is ready
execute myFunction();
(function($){
function myFunction()
{
// code
};
})(jQuery);
控制台说myFunction不是defined...why?
根据需求,我需要对已引发异常的情况进行单元测试(SearchMiss)。我当然可以用assertRaises做到这一点。但第二个要求是应该引发异常,但程序不应该在引发时终止/崩溃。 如果我不在异常块中添加re-raise部分,程序将不会终止,但是单元测试会说异常没有被引发。 关于如何做到这一点的建议?我应该使用另一种测试方法吗? 我像这样引发异常: def find_word(self, word):
""" Checks if given word exists """
try:
我试着做一个互相关矩阵和一个2800x2800的移位矩阵,但是我想把这个值规范化。所以,我用的是zscore,但numba认不出来。我得找点东西,因为没有伦巴我就做不成那样的双圈。我的代码看起来是这样的:
@njit
def crossCor(timeSeries):
for i in range(timeSeries.shape[0]):
print(i)
for j in range(timeSeries.shape[0]):
cor = (np.correlate(zscore(timeSeries, axis = 1)[i, :], zscore(tim
当我在colab pro+中为CNN执行jupyter笔记本时,我遇到了一个问题,那就是训练一个尺寸为560664x48x48x1的模型。通常,数据是由大小为48x48的图像组成的。我使用了10次交叉验证来使用以下代码来训练模型: rom sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from datetime import datetime
from keras import backend as K
#here i will use stratifiedkfold cross validation method
##number of fol
我想编写一个程序,当数组中的每个元素从标准输入输入并存储到数组中时,它可以动态地为数组中的每个元素分配内存。当输入0时,读数应停止。如果我尝试直接在main()中创建它,in如下所示:
int *a;
int i = 0;
a = malloc(sizeof(int));
do
{
scanf("%d", &a[i]);
a = realloc(a, (i + 2) * sizeof(int)); // enough space for storing another number
i++;
} while (a[i-1] != 0);
但
我正在研究如何最好地比较使用numba编译的python函数中的字符串(没有python模式,python 3)。
用例如下:
import numba as nb
@nb.jit(nopython = True, cache = True)
def foo(a, t = 'default'):
if t == 'awesome':
return(a**2)
elif t == 'default':
return(a**3)
else:
...
但是,将返回以下错误:
In
将纯Python op函数与使用@numba.jit修饰的no函数进行比较,即:
import numba
@numba.njit
def boring_numba():
pass
def call_numba(x):
for t in range(x):
boring_numba()
def boring_normal():
pass
def call_normal(x):
for t in range(x):
boring_normal()
如果我们用%timeit来计时,我们会得到以下内容:
%timeit call
如果我正确理解,我可以通过添加签名来提高numba函数的性能。示例:
@njit(int32(int32, int32))
def f(x, y):
# A somewhat trivial example
return x + y
现在我有了两组函数。正确的签名是什么?
@njit(int32(set(int32), set(int32)))
def f(set_1, set_2):
# A somewhat trivial example
return x
我认为签名(int32(set(int32), set(int32)))可能是正确的,但什么都没有发生