我正在尝试创建更高效的代码，但我被困在实现以下内容的Numba版本上： import numpy as np
[0[True, False, False, True])
a
[0, 0, 0, 0]]) 不幸的是，在使用numba将此代码移植到函数时，我得到了一个错误： @njit
def add_to_arr(a, idx, arr_bo
浏览 8提问于2020-05-01得票数 0
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我有一个函数，在这个函数中我做了一些操作，并希望用numba来加速它。在我的代码中，用高级索引更改数组中的值不起作用。我想他们在numba文件里确实这么说过。这里是我想做的一个简短的例子：array([[ 0, 1, 2], [ 0, 3, -1]])
用numba...to中的任何方法更改给定索引下的值:在</em
浏览 6提问于2021-01-04得票数 2
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元组有固定的格式，其中第一项是浮点数(我关心它的顺序)，然后是numpy数组，我需要它来计算，但在正常运行时从未得到比较。这是因为对numpy数组的比较会产生一个不能用于条件词的数组，并会引发异常。我有一个很小的例子：def f():f(下面是一个稍微小一些但可能更清晰的例子，它显示了我实际上在做什么：
from heap
浏览 3提问于2022-03-28得票数 0
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由于对于我的程序来说，Numpy数组的快速索引是非常必要的，而且考虑到性能，花哨的索引没有很好的声誉，所以我决定进行一些测试。特别是由于Numba发展很快，我尝试了哪种方法在numba中很好地工作。作为输入，我在小数组测试中使用了以下数组：import numba as nb
x = np.arange(0, 100, dtype=np.float64)，在
浏览 1提问于2017-09-04得票数 29
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[0, 0, 0, 2, 5]])x.toarray() # verifies that this works
还要注意的是，x的初始版本之间的稀疏性是11个存储元素，在执行掩蔽操作后
浏览 9提问于2022-08-24得票数 0
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在ElasticSearch 7.x中，我用一个具有的分析器对数据字段进行索引。但是，为了支持在数据字段中“完全”匹配查询项的查询，而不是与数据中同义词匹配的查询，我将使用。为此，对于我想要匹配的查询，我希望提供一个分析器，其中没有同义词过滤器。这可以由search_analyzer来完成。但是，我的主要查询是一个查询，用于搜索所有想要的字段(并且具有不同的重要性(增强))。
ElasticSearch似乎不允许在multi-match查询中使用sea
浏览 2提问于2020-04-17得票数 0
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我需要在布尔值数组中存储几个单元格。一开始我使用numpy，但是当数组开始占用大量内存时，我有了一个想法，将非零元素以元组作为键存储在字典中(因为它是hashable类型)。对于emaxple：{(0, 0, 0): True, (1, 2, 3): True} (这是"3D数组“中的两个单元，索引为0、0、0和1,2,3，但在运行算法时，维数是未知的，并且是定义的)。问题是，Numba想知道键在定义函数阶段的大小，所以我甚至不能创建字典(键的长度在调用函数时
浏览 0提问于2019-12-26得票数 4
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使用numba比使用纯python的程序快得多：
现在似乎已经确定，纯python上的numba甚至(大多数时候)比numpy-python (例如 )还要快。根据，在纯python上使用的numba比使用numpy的python代码要快。这通常是真的吗?为什么？在中，解释了为什么纯python上的numba比numpy -python更快: numba看到了更多的代码，并且有更多的方法来优
浏览 0提问于2019-10-14得票数 1
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上下文import numpy as np
arr1 = np.ma.masked_array([12,4124,124,15,15], mask=[0,1,1,0,155.3 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
无论如何，使用argmin
浏览 0提问于2019-08-07得票数 2
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我希望每个索引i都有一个循环，其中数组X (即布尔)是True。
有什么比将np.nonzero封装在np.nditer中更有效/更有效的东西吗？是否有一个命令(可以说稍微类似于np.nditer )可以直接迭代布尔数组的True条目，而不首先使用np.nonzero显式地列出它们？(如果存在Numpy提供的迭代器，对所有条目进行迭代并使用if语句检查每个条目的效率可能低于Numpy提供的迭代器。)
浏览 5提问于2021-12-24得票数 -3
我想获得最快的解决方案，使用索引数组在2D numpy数组中写入数据。我有一个大的2D布尔数字数组缓冲区n_cols = 250 fill_value=0,我希望
浏览 2提问于2022-11-13得票数 0
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如何在Numpy数组中找到数字第一次出现的索引？速度对我来说很重要。我对以下答案不感兴趣，因为它们扫描整个数组，并且在找到第一个匹配项时不会停止：nonzero(array == item
浏览 4提问于2011-10-03得票数 118
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在使用numba编译的函数定义中使用np.empty并打开nopython=True以确保优化的类型生效时，我遇到了这个奇怪的错误。@jit(nopython=True) return np.empty(5, np.float)empty()
提供下列错误消息To see Python/NumPy features supported by the latest release of Numba v
浏览 1提问于2018-06-29得票数 6
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我已经尝试用Python和Numba来实现这个变体。该函数以包含所有观测值的2D Numpy数组和包含变量类型( float64或category)的一维数组作为输入。以下是代码：from numba.decorators import autojit
m = X.shapeD[ind] = np.sqrt(d)
pai
浏览 1提问于2019-05-14得票数 3
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根据另一列中的值设置一列
、、、
我在互联网上读过很多关于切割数组的文章，但是似乎没有人回答我的问题。A B Y1 0 00 0 0
所以如果我选择A= 0，那么Y变成1,1,0。如果有人告诉我在某一列的结果取决于另一列中的值时(使用本例)，我将非常感激。
浏览 0提问于2019-01-26得票数 0
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0.5 * dimensions, delta - dimensions, delta)我试图将此操作应用于两个数组中的所有点
浏览 4提问于2021-03-15得票数 1
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numba似乎不支持numpy.resize。
在nopython模式下，使用numba.jit动态增长数组的最佳方法是什么？
浏览 9提问于2017-05-09得票数 2
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这个Cython函数在numpy数组的元素中返回一个随机元素，这些元素在一定范围内： cdef np.ndarray[int类型化内存视图显然比numpy数组快得多，但它们不能像上面那样被过滤。
如何使用类型化的内存视图编写与上面相同的函数？还是有其他方法来提高功能的性能？
浏览 0提问于2018-07-19得票数 2
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最好将此操作作为numpy数组执行，但如果有更好的选择，则不必这样做。
任何帮助都是非常感谢的。谢谢
浏览 11提问于2022-02-05得票数 1
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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：def foo(a, t = 'default'):
if tMaurice指出了的问题，但我看的是原生python，而不是numba中支持的numpy子集。
浏览 2提问于2017-10-12得票数 7
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