我已经开始使用Numba了,现在我正在尝试使用Numba来加速一个算法。但是,我在执行numpy.dot操作时遇到了问题。问题是,当我一列一列地对一个二维字符串数组进行切片时,它会产生一个类型为array(unichr x 100,1d,A)的数组。为了让numpy.where生成一个类型为数组(float64,1d,C)的<e
# do stuff在程序的另一个循环中,我想调用func,但是传递给它一个从另一个2d数组动态创建的2d数组。[k]], dtype=float)) # KEY LINE
这是可行的,但我认为循环中每次对np.array的调用都会产生巨大的开销,因为它可以返回到Python。既然func只读取数组而不修改数组,那么我如何才能将数组<
我使用列表理解来索引一个numpy数组,并对这些值求和: df[col]=np.array([A_numpy_array[b].sum() for b in B_numpy_array]) 我的A_numpy_array是使用B_numpy_array的元素b进行索引的(它有800-900万个元素)。这部分代码是这个过程需要一段时间的地方,我完全