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
我有一种非常简洁的方法,可以使用itertools、λ函数和大型NumPy数组来计算类Ising模型的分区函数。给定一个由N节点和Q“状态”/node组成的网络,我有两个数组,h-fields和J-couplings,大小分别为(N,Q)和(N,N,Q,Q)。然而,J是上三角形的。使用这些数组,我一直在使用以下方法计算分区函数Z:
# Set up lambda functions and iteration tuples of the form (A_1, A_2, ..., A_n)
iters = itertools.product(range(Q),repeat=N)
hf = lam
环境
GNU/Linux (Fedora 25)。Conda environment.Python 3.6.1.Numba 0.33.0 (np112py36_0).
初始设置(工作正常)
两个文件main.py和numbamodule.py
main.py
这将产生2个进程来运行execute_numba函数。
import time
from importlib import import_module
from multiprocessing import Process
def execute_numba(name):
# Import the function
i
我花了一整晚试图找出为什么这段代码不起作用
$inputFilter = new InputFilter();
$factory = new InputFactory();
$translator = new \Zend\I18n\Translator\Translator();
//Copy of file found in resources/languages/es/Zend_Validate.php
$translator->addTranslationFile('phparray', './module/Product/language/zend_va
我正在处理C++中的一个小项目,该项目要求我为我在另一个类中编写的自定义类创建一个对象。这个类叫做FIRFilterModule,它有一个简单的空白构造函数。
作为一个java背景,我的冲动是这样创建它:
class SensorInput{
public:
FIRFilterModule firFilter;
...More Class Members...
SensorInput():firFilter(FIRFilterModule()){}
...};
然而,这会编译出一个非常有用的错误消息"Error of this context“。我有点迷惑了为什么它不能工
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
我想使用nopython模式在Numba中运行一个递归函数。到现在为止我只会犯错误。这是一个非常简单的代码,用户给出一个小于五个元素的元组,然后函数创建另一个元组,其中添加了一个新的元组值(在本例中是数字3)。这是重复的,直到最后的元组有长度5。由于某些原因,这是不工作的,不知道为什么。
@njit
def tup(a):
if len(a) == 5:
return a
else:
b = a + (3,)
b = tup(b)
return b
例如,如果是a = (0,1),我希望最终结果是元组(0,1,3,
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
我做了一个简单的高斯模糊,因为我不能做scipy的卷积工作,所以我做了我自己的:
def Convolve(matr_, ker_):
output = matr_.astype(np.float64)
for x in range(len(matr_)):
for y in range(len(matr_[x])):
sum = 0
count = 0
width = int(len(ker_)/2)
for x_c in range(len(ker_)):
我目前正在学习Sinatra,并且我似乎不能将会话变量设置为nil...我找了好几个小时了,就是找不到。奇怪的是,它在我的机器上本地工作,但在Heroku上不工作。简而言之,我的代码如下所示:
configure :production do
enable :sessions
set :session_secret, ENV['SESSION_KEY'] || 'whatever'
end
post '/send-operation/?' do
session[:message] = 'Operation com
试图找出如何在使用jitclass时跳过类方法。
有一个相当大的递归模型(差不多,一个庞大的循环),给定的路径依赖的计算,不能用直线Numpy矢量化。
这个类通过一系列numpy数组运行,通常使用numba友好的语法,但是我有一个部分以有序的方式调用了几个方法:
def operations(self, i, ops_order_config):
ops_dict = self.ops_dict
for index in range(len(waterfall_config)):
try:
if isinstance(ops_conf
我有一个大的2D NumPy数组,比方说5米行和10列。我想根据一些使用Numba @jitclass实现的有状态逻辑来构建更多的列。假设有50个这样的新列要创建。这样做的想法是迭代Numba @jit函数中10列的所有行,并对每一行应用我的50个“过滤器”中的每一个来生成一个新的单元格。所以:
Source1..Source10 Derived1..Derived50
[array of 10 inputs] [array of 50 outputs]
... 5 million rows like this ...
问题是,我不能将“筛选器”的列表或元组传递给@jit(n
在法语中,排版要求我们在不同的地方(“Comme a !”)使用 space (U+202F)。
显然,windows上的每个浏览器都不能支持这一点,它们都显示了一个奇怪的字符。这可以在most和Linux上的大多数浏览器上使用。
有人知道如何使Windows浏览器正确地呈现它吗?
(我假设它是Windows bug,而不是浏览器错误,因为Firefox和Safari都支持它,只要它不在Windows上)。
我有一个很长的熊猫系列。 例如: In [1]: import pandas as pd
In [2]: a = pd.DataFrame(range(100000000)) 我想要在滚动列表中获取max元素的索引。 我试过了: In [8]: a[0].rolling(10).apply(lambda x: x.idxmax()) 和 In [9]: a[0].rolling(10).apply(np.argmax) 它们都太慢了,不能运行,有没有什么方法可以让它在一个稳定的时间内工作?
问题
Numpy基本上可以更快地将数组内容复制到另一个数组(至少看起来,对于足够大的数组,Numpy更快)。
我是,并不是期望Numba更快,但是几乎一样快,似乎是一个合理的目标。
最小工作实例
import numpy as np
import numba as nb
def copyto_numpy(a, b):
np.copyto(a, b, 'no')
@nb.jit(nopython=True)
def copyto_numba(a, b):
N = len(a)
for i in range(N):
b[i] = a[i]
我正在尝试修改一些具有不同维度的numpy数组,并使用元组传递给numba函数。该函数如下所示:
from numba import njit
def numbatest(tuple1,tuple2):
for i in range(2):
tuple1[i][0]=tuple2[i][2]
return tuple1,tuple2
numbatest_njit=njit(numbatest)
当我传递它时,两个numpy数组(1D和2D)的元组:
a=np.empty(10)
b=np.empty([10,3])
c=np.empty(10)
d=np.e
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