我在导入quantecon.时遇到问题我正在运行Python3.6.0,但我在输入以下命令时收到以下错误消息
import quantecon
在IPython终端中:
UntypedAttributeError: Failed at nopython (nopython frontend)
Unknown attribute 'iinfo' of type Module(<module 'numpy' from
'C:\\Users\\User\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\numpy\\__init__.py
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
Numba可以读取文件吗?
我尝试使用标准的Numpy方法save和load,但得到了一个不支持的错误。
Numba还可以处理其他格式吗?如果不是,当需要从文件中读取并且仍然想要使用Numba的功能时,应该怎么做?
这是我尝试过的:
import numpy as np
from numba import njit
a = np.random.randn(400, 400)
np.save('test', a)
@njit
def f():
a = np.load('test.npy')
return a
b = f()
> TypingE
我试图运行以下多个核心,以加快使用numba。不幸的是,当我测试这个函数时,它似乎只运行在一个核心上。有人能向我解释为什么,如果有可能让它在多个核上运行吗?
最小工作实例:
import numpy as np
import numba
a = np.random.rand(100000)
@numba.jit(nopython=True, parallel=True)
def func(x):
result = np.zeros_like(x)
for delta in range(1,len(x)):
thisresult = 0
for
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
这是numba的一个基本示例
import numpy as np
from numba import double
from numba.decorators import jit, autojit
X = np.random.random((1000, 3))
def pairwise_python(X):
M = X.shape[0]
N = X.shape[1]
D = np.empty((M, M), dtype=np.float)
for i in range(M):
for j in range(M):
我在努力学习如何使用Numba模块。到目前为止,由于与NumPy接口有问题,我还没有得到任何有用的东西。这是我正在运行的代码(从Numba文档)和我得到的错误:
from numba import jit
import numpy as np
x = np.arange(100).reshape(10, 10)
@jit(nopython=True) # Set "nopython" mode for best performance, equivalent to @njit
def go_fast(a): # Function is compiled to machine
我正在试用Numba来加速计算最小条件联合发生概率的函数。
import numpy as np
from numba import double
from numba.decorators import jit, autojit
X = np.random.random((100,2))
def cooccurance_probability(X):
P = X.shape[1]
CS = np.sum(X, axis=0) #Column Sums
D
我正在尝试导入一些我以前安装过的模块。但是发生了错误,没有显示名为'numba.cuda.random‘的模块
import math
import numpy as np
import multiprocessing
import numba as nb
from numba import cuda
import random
import os
from numba.cuda.random import create_xoroshiro128p_states
前7行都工作正常,但最后一行报告错误,如下所示:
Traceback (most recent call last):
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
看完之后,我的理解是,如果它是用NumPy工具完成的,那么它可以用Numba完成(很有可能加快速度)。
然而,当我实验一些代码时,看起来简单的JIT (1)在列表理解上没有什么问题,但是(2)不能使numpy.asarray()的头像或尾巴。
当我跑的时候
import numba
@numba.jit
def squareTest(xlist):
y = [x**2 for x in xlist]
return y
运行的很好。但当我跑
import numba
import numpy as np
@numba.jit
def squareTest(xlist):
我使用jit编译函数运行python脚本,函数在WINDOWS上嵌套了3个for循环(下面描述的问题只出现在WINDOWS上,而不是在LINUX上运行时)。最低工作实例:
import numpy as np
from numba import jit
@jit(nopython=True)
def compute_loop(a, b, c):
for i in range(a.shape[0]):
for j in range(a.shape[1]):
S0 = b[i, j]
for k in range(1, 5)
我正在做一些测试,以更好地理解Numba如何使用NumPy,这里我试图看看Numba是否能够处理out参数。
import numpy as np
from numba import njit , jit
from time import time
@njit
def mult(a,b, N = 1000000):
c = np.zeros_like(a)
for i in range(N):
np.multiply(a, b, out=c)
return c
d = np.asarray([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
e = np.
当我在我的函数中比较两个numpy数组时,我得到一个错误,说只有length-1数组可以转换为Python标量:
from numpy.random import rand
from numba import autojit
@autojit
def myFun():
a = rand(10,1)
b = rand(10,1)
idx = a > b
return idx
myFun()
错误:
---------------------------------------------------------------------------
Typ
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
我有一节课,我想跟伦巴一起加速。这个类为每个实例使用了一个“随机数生成器”,只需使用特定的种子创建NumPy的RandomState实例(因此我以后可以复制我的工作)。当我使用Numba的autojit时,我会得到一个奇怪的错误,它不会出现在“常规”Python中。
幸运的是,这种行为非常容易复制。下面是一个简单的示例,它说明了错误:
from numpy.random import RandomState
from numba import autojit
# ------- This works in "regular Python" ------------
clas