本文介绍如何使用MOKIT从ORCA向其他量化程序传轨道，有以下可能的用途： （1）在ORCA中进行了RIJK或RIJCOSX加速的大体系HF/DFT计算，想传轨道给其他程序进行后续计算，或想产生fch...若读者在计算中使用全电子基组，自然无此问题；若用了赝势，按上文操作产生其他量化程序的文件不会含赝势信息，即使轨道系数正确，SCF也会剧烈振荡。这里笔者推荐一种解决办法： Step 1....以防覆盖 mkl2fch ZnMe2_o.mkl # 将轨道传回ZnMe2_o.fch 后续可以使用fch2inp，fch2inporb，fch2com，bas_fch2py等小程序传给其他量化程序做计算
近期笔者和另一开发者wsr在MOKIT程序中加入了fchk(),py2molpro,py2molcas,py2qchem等模块，可用于从PySCF程序向其他量子化学程序传递分子轨道。...（为什么不用Gaussian算完了传轨道给其他程序：因为Gaussian是商业收费程序，有的课题组/机构没买） （3）自己基于PySCF开发新方法，无现有程序对应，但希望正确地传轨道至下一个量化程序进行后续计算...注意Windows预编译版不支持本文功能，内含的是Gaussian与其他量化程序传轨道的小程序。
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。...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。...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。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。...这一次，我们在函数的上方添加了vectorize装饰器，向numba发出信号，它应该对我们的函数执行机器码转换。 ? vectorize装饰器接受两个输入。
所以就在谷歌上搜了搜有没有办法可以提升python for loop的速度，然后就发现了非常好用的模块：Numba Numba makes Python code fast 官方网址：http://numba.pydata.org.../home/saber/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" >> ~/.bashrc Numba的用法很简单，一般是加速某个函数。...通俗理解，numba第一次读取函数时，会将函数转换为计算更快的语言，这是编译的过程，会消耗一些时间，之后numba将编译存储起来，下次遇见同类型的数据，直接读取编译，计算得到结果。...所以总的来说numba加速后速度提升还是很大的，特别是对有想加速python脚本需求的人来说。...最后，其实numba还提供了向量化运算的装饰器@vectorize，结合向量化运算使所有元素的计算同时进行，下期我将给大家继续介绍它的简单用法。
可以看到，采用 isin() 筛选出对应数据后分开计算的速度是简单循环的近606倍，这并不是说 isin() 有多厉害，方法三速度快是因为它采用了向量化的数据处理方式（这里的isin() 是其中一种方式...四、使用numba进行加速 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，numba使用起来也很简单，下面给大家演示一下。...（代码处理不具有实际意义，只是展示一下效果） 首先需要安装numba模块 >>>pip install numba 我们用一个简单的例子测试一下numba的提速效果 import numba @numba.vectorize...["double_energy"] = df.energy_kwh.apply(f_without_numba) #方法二：向量化运行 df["double_energy"] = df.energy_kwh...从测试结果来看，再次凸显出向量化处理的优势，同时numba对原本速度已经很快的向量化处理也能提高一倍多的效率。更多numba的使用方法请参考numba的使用文档。
energy_kwh'] * 0.6 测试结果： 可以看到，采用 isin() 筛选出对应数据后分开计算的速度是简单循环的近606倍，这并不是说 isin() 有多厉害，方法三速度快是因为它采用了向量化的数据处理方式...（代码处理不具有实际意义，只是展示一下效果） 首先需要安装numba模块 >>>pip install numba 我们用一个简单的例子测试一下numba的提速效果 import numba @numba.vectorize...["double_energy"] = df.energy_kwh.apply(f_without_numba) #方法二：向量化运行 df["double_energy"] = df.energy_kwh...)) 从测试结果来看，再次凸显出向量化处理的优势，同时numba对原本速度已经很快的向量化处理也能提高一倍多的效率。...更多numba的使用方法请参考numba的使用文档。
使用向量化操作 NumPy 的主要优势之一是它支持向量化操作，即使用数组表达式而不是显式循环。这可以通过使用 NumPy 函数而不是 Python 原生的循环来实现。...import numpy as np # 使用向量化操作 arr = np.random.rand(1000000) # 非向量化操作 result_non_vectorized = [np.sin...(x) for x in arr] # 向量化操作 result_vectorized = np.sin(arr) 2....使用 Cython 或 Numba 进行编译优化 Cython 和 Numba 是两种工具，可以将 Python 代码编译成本地机器代码，从而提高执行速度。...Numba 官方文档：http://numba.pydata.org/ 7.
使用向量化操作(如vec_search)比遍历元素直到找到匹配的元素要快一个数量级。尽管向量化需要更多的内存和(冗余的)操作，但它还是有回报的。...Numba有一些限制，但是使用起来很简单:您只需要包含Numba包并标记希望看到已编译JIT的函数(并仔细阅读手册)。...使用NumPy + Numba的循环提供了与向量化/专门操作相当(或更好)的性能，但要达到这一点并不容易，因为其中存在一些问题。...向量化的性能相当不错，大约是4x C的CPU时间，但在向量化操作上，也减少了大约NumPy的两倍CPU时间。并且对于代码的自由度也非常的好，因为你可以在Julia中编写几乎任何算法!...Numba仍然在您的Python代码上施加了约束，这使该选项成为一种折衷； 在Python中，最好在原生列表和NumPy数组之间以及何时使用Numba之间进行选择：对于经验不足的人来说，最好的数据结构（
Numba向量化运算 喜欢就点关注吧! Hi! 大家好，又和大家见面了。...上次给大家介绍了Numba中一句话加速for循环的@jit加速你的python脚本，今天继续给大家介绍另外一个我觉得很不错的Numba的用法。...For Example 前面给大家介绍过Numba很好用的@jit用法，今天给大家说一说它的另外一个我用到觉得还不错的@vectorize向量化运算。...首先我最开始直接写了个for循环： numba_vectorize_example.py: import math import numba as nb f=0.01 n=10000000 def...之后我用了向量化运算，所谓向量运算，就是类似于线性代数里面的两个向量的点积，点积介绍如下（wikipedia）： ?
用numba.vectorize执行向量化计算 关于向量化计算的原理和方法，在这篇文章中有比较好的描述，这里放上部分截图说明： ? ?...在numpy的库中是自带支持SIMD的向量化计算的，因此速度非常的高，比如numpy.dot函数就是通过向量化计算来实现的。...但是numpy能够执行的任务仅仅局限在numpy自身所支持的有限的函数上，因此如果是需要一个不同的函数，那么就需要用到numba的向量化计算模块了。...可以看到虽然相比与numpy的同样的向量化计算方法，numba速度略慢一些，但是都比纯粹的python代码性能要高两个量级。...而基于SIMD的向量化计算技术，也能够在向量的计算中，如向量间的乘加运算等场景中，实现巨大的加速效果。
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！...# pip install numba import numba as nb # 用numba加速的求和函数 @nb.jit() def nb_sum(a): Sum = 0 for...此外，Numba还支持GPU加速、矢量化加速方法，可以进一步达到更高的性能。...x[i][j] *= x[i][j] #numba的矢量化加速 from math import sin @nb.vectorize() def nb_vec_sin(a): return...Swifter的优化方法检验计算是否可以矢量化或者并行化处理，以提高性能。如常见的apply就可以通过swifter并行处理。
使用conda安装Numba： $ conda install numba 或者使用pip安装： $ pip install numba 使用时，只需要在原来的函数上添加一行"注释"： from numba...此外，Numba不支持： try…except 异常处理 with 语句 yield from 注 Numba当前支持的功能：http://numba.pydata.org/numba-doc/latest...Numba到底有多快 网上有很多对Numba进行性能评测的文章，在一些计算任务上，Numba结合NumPy，可得到接近C语言的速度。 ?...Numba性能测试 Numba的更多功能 除了上面介绍的加速功能，Numba还有很多其他功能。@vectorize装饰器可以将一个函数向量化，变成类似NumPy函数一样，直接处理矩阵和张量。...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
各行各业（包括金融量化）都可以将本领域的问题转化为机器学习问题。...例如量化金融领域常常使用蒙特卡洛模拟，而CUDA对蒙特卡洛模拟也有非常好的支持，当数据量增大时，CUDA的优势非常明显。...注意，在CPU上使用numpy时，尽量不要用for对数组中每个数据处理，而要使用numpy的向量化函数。...Python Numba库支持的Numpy特性：https://numba.pydata.org/numba-doc/dev/reference/numpysupported.html 整个程序如下：...量化金融中经常使用蒙特卡洛模拟和机器学习等技术，是一个非常好的应用GPU并行编程的领域。
技术背景 Vmap是一种在python里面经常提到的向量化运算的功能，比如之前大家常用的就是numba和jax中的向量化运算的接口。...虽然numpy中也使用到了向量化的运算，比如计算两个numpy数组的加和，就是一种向量化的运算。但是在numpy中模块封装的较好，定制化程度低，但是使用便捷，只需要调用最上层的接口即可。...现在最新版本的mindspore也已经推出了vmap的功能，像mindspore、numba还有jax，与numpy的最大区别就是，需要在使用过程中对需要向量化运算的函数额外嵌套一层vmap的函数，这样就可以实现只对需要向量化运算的模块进行扩展...总结概要 本文介绍了华为推出的深度学习框架MindSpore中最新支持的vmap功能函数，可以用于向量化的计算，本质上的主要作用是替代并加速python中的for循环的操作。...最早是在numba和pytroch、jax中对vmap功能进行了支持，其实numpy中的底层计算也用到了向量化的运算，因此速度才如此之快。
测试用例分为四类： 循环和向量化 字符串操作 数值计算 输入 / 输出 每个测试都足够“简单”，可以用任何一种语言快速编写，旨在解决以下问题： 非连续内存位置的访问 递归函数的使用 循环或向量化的利用...此外，Python 实验并不包括 Numba，因为我们有权访问的 Haswell 节点使用的是较旧版本的操作系统，妨碍了 Numba 的正确安装。...循环与向量化 复制多维数组 给定任意 n x n x 3 矩阵 A，我们将执行以下操作： 复制代码 A(i, j, 1) = A(i, j, 2) 循环和向量化的使用。...循环和向量化： 与使用循环相比，Python（和 NumPy）、IDL 和 R 在向量化时运行速度更快。 在使用 Numba 时，只要使用 NumPy 数组，Python 就可以更快地处理循环。...对于 Julia，循环比向量化代码运行得更快。 在不涉及计算的情况下，使用循环与向量化相比，MATLAB 在性能上似乎没有显著变化。当进行计算时，向量化 MATLAB 代码要比迭代代码更快。
在 24式加速你的Python中介绍对循环的加速方法中，一个办法就是采用 Numba 加速，刚好最近看到一篇文章介绍了利用 Numba 加速 Python ，文章主要介绍了两个例子，也是 Numba 的两大作用...Numba 可以实现提升速度但又不需要改写部分代码为其他编程语言。 Numba 简介 Numba 是一个可以将 Python 代码转换为优化过的机器代码的编译库。...采用 Numba 并不需要添加非常复杂的代码，只需要在想优化的函数前 添加一行代码，剩余的交给 Numba 即可。...Numba 可以通过 pip 安装： $ pip install numba Numba 对于有许多数值运算的，Numpy 操作或者大量循环操作的情况，都可以大大提升运行速度。...time for normal numpy operation=0.040156774520874024 当我们对 Numpy 数组进行基本的数组计算，比如加法、乘法和平方，Numpy 都会自动在内部向量化
2.3 神兵numpy 听说有个numpy库，可以向量化（vectorization）执行各种运算，牵到台上看看： 结果： 哎呀48毫秒，真心牛逼啊，足足快了几百倍，比Go、Java都快，不信你可以自己写个...2.3 没完 听说还有个叫numba的，看简写nb也很NB，要不把刚才的那些再跑一遍瞧瞧： 可以看出numba对For Loop的提升明显，对内置sum和numpy向量化影响不大。...来个最终对比图，一目了然（柱子越低性能越好）： 3、结论：磨刀不误砍柴工 现在有些数据库为了满足OLAP的需求，已经集成了向量化处理，通过测评，的确是显著提高了数据分析统计的性能，限于篇幅，今天不在此展开了...Python numpy库主要提供： ndarray，速度快且空间高效的多维array，可进行向量化算术操作和更高级推广应用能力。...，可以进行arr * arr，arr * 0.5，1/arr等运算，这些运算都是对array中的元素做相应的计算，即向量化的操作。
在Python中存在有多种GPU并行优化的解决方案，包括之前的博客中提到的cupy、pycuda和numba.cuda，都是GPU加速的标志性Python库。...因此我们可以选择numba.cuda这一解决方案，只要在Python函数前方加一个numba.cuda.jit的修饰器，就可以在Python中用最Python的编程语法，实现GPU的加速效果。...这里我们还使用到了numba.jit即时编译的功能，这个功能是在执行到相关函数时再对其进行编译的方法，在矢量化的计算中有可能使用到芯片厂商所提供的SIMD的一些优化。...基于Numba的GPU加速 对于上述的近邻表计算的场景，我们很容易的想到这个neighbor_list函数可以用GPU的函数来进行改造。...所以这里的运行时间并没有太大的代表性，比较有代表性的时间对比可以看如下的案例： # cuda_neighbor_list.py from numba import jit from numba import
英文：Puneet Grover，译：zxdefying 整理：Python开发者（id：PythonCoder） 目录 介绍 为什么选择 Numba？ Numba 是如何工作的？...如何使用 Numba？ ?...否则它将不会编译任何东西，并且您的代码将比没有使用 numba 时更慢，因为存在 numba 内部代码检查的额外开销。 还有更好的一点是，numba 会对首次作为机器码使用后的函数进行缓存。...2def func(a, b): 3 # Some operation on scalars 4 return result 使 target=“parallel” 或 “cuda” 进行矢量化通常比...提供了一些 函数 来声明并将数组送到指定设备，如：numba.cuda.device_array，numba.cuda。
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