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我试着用基本的例子来比较numba和纯python，我得到了奇怪的结果。这是numba示例：from numpy import arange# jit decorator tellsNumba to compile this function.
# The argument types will be inferred by Numba when functio
浏览 12提问于2017-02-11得票数 2
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但是Numba对一个版本的影响比另一个版本更大。对于一个300 k值的虚拟数组，下面是性能结果：
binary-search)Numba 纯Python二进制-搜索运行在11 ms 纯Python迭代中搜索运行速度为1.1s(比二进制文件慢100倍)搜索运行速度为5 ms(比纯迭代运行快2倍)搜索运行900 s(比纯Pyth
浏览 8提问于2020-06-14得票数 1
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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？@njit p=0 n=0
while k
浏览 2提问于2020-11-27得票数 1
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考虑以下四个函数(python、numba、cython和smart)，它们在给定相同的整数输入时计算相同的响应 total = 0
为什么Numba，而不是Cython，能够把它变成一个固定时间的算法？考虑到Numba确实成功地将其转化为一个固定时间的算法
浏览 3提问于2017-12-06得票数 9
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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
浏览 0提问于2019-10-14得票数 1
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Numba代码比纯python慢
、、、、
因为python有许多加快速度的方法，所以我想我会尝试它们。不幸的是，numba版本非常慢。由于Numba应该会加速，我认为这是我的一个错误。numba as nbdef numba_resample(qs, xs, randsFunction:" pri
浏览 1提问于2014-01-30得票数 19
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我开始使用numba jit装饰器来尝试并行计算，但是它把我抛到了一边。KeyError: "Does not support option: 'parallel'"from numba import *
@jit(['float64[:,:],float64[:,:]'],'(n,m),(n
浏览 1提问于2017-07-18得票数 3
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我尝试使用循环和numba.njit，但执行速度比纯Python慢。下面是我想要得到的一个例子。数组示例： a = numpy.array([1,1,-1,-1,-1,1,1]) 我从numpy.cumsum得到了什么 [ 1 2 1 0 -1 0 1] 我想要的： [ 1 2 10 0 1 2] with循环函数： @numba.njit result = numpy.zeros(array
浏览 11提问于2020-11-09得票数 0
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我尝试使用以下代码(在iPython中，用于计时)：import numba as nb
def nb_len(seq): return len(seq)
t = np.random.rand(1000)
%timeit py_len(t)137 ns ± 0.964 ns per loop (mean ± std. dev. of
浏览 2提问于2019-12-18得票数 2
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(with compilation) = 1.7350387573242188因此，编译后的版本比纯python慢。compilation) = 0.4593193531036377因此，现在该函数的编译版本比纯python快得多，尽管numba
浏览 14提问于2022-02-06得票数 1
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我正在做一些需要快速协程的东西，我相信numba可以加速我的代码。def make_square_plus_count(): def __init__(self):
@
浏览 0提问于2017-01-25得票数 4
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。@nb.njit(nb.float64(nb.float64)) return math.exp(x) - 10 return math.exp(p*x) - 10
浏览 7提问于2022-01-20得票数 2
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Numba似乎是加速执行数字代码的一个很好的解决方案。但是，当分配给数组时，Numba似乎比标准Python代码慢。考虑下面的示例，比较有/没有Numba的四种备选方案，并写入数组/标量：@autojit
def fast_sum_arr编译的sum_arr比用Numba编译的fast_sum_arr快一倍多。另一方面，用
浏览 3提问于2013-08-06得票数 11
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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。(numba.types.int32[:, :](numba.types.int8[:, :], numba.types.int32[:],
numba<
浏览 4提问于2014-10-03得票数 2
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我刚刚开始熟悉如何使用Numba加速我的代码，所以我测试了非常简单的函数： import numpy as npfrom time import time---> 2 dotter(X)> 4 print(1000*(toc-tic), ' ms')> ~/anaconda3/lib/python3.8# Something unsupported
浏览 76提问于2021-03-18得票数 0
我有两个numpy数组： [7, 7, 3],
我想用来自7的值来更改a中每个列中的7，这样在第一列中7被b的第一个值替换，而在第二列中7s被b的第二个值替换等等。for j in range(len(b)): [ 9, -1, 3],它可以工作
浏览 4提问于2022-01-12得票数 2
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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。同样，这个模型工作得很好，并且比scipy/solve_ivp版本快得多，所以非常有前途！
这里有一个问题。导数函数中的ydot数组可能非常长且复杂。它可能比直接提供ydot数组慢一点，但极大地改善了用户体验。type of <class 'builtin_function_or_method&
浏览 5提问于2021-10-03得票数 1
我发现运行这个函数： return abs(a,b)@jit(nopython=True) return abs(a,b)__difference_numbaf6f52d4cccbf># label 0
@
浏览 0提问于2018-09-03得票数 1
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样本代码：import numpy as npfrom numba import jit
heightRun: 1 Result: 104778 Time: 0.0023599000000000814numba
浏览 0提问于2019-11-04得票数 0
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我最近发现，即使在启用了parrallel=True选项的非python模式下，Numba的工作速度也可能比纯python慢得多。结果表明，在numpy数组上执行循环时，纯python的速度比numba快10倍。下面是一个玩具示例(我只是随机生成数组，其边缘和点的数量与模拟中相同)。from numba import njit
from numba</em
浏览 6提问于2021-08-12得票数 0
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