最近，让pythonNumba在Ubuntu或FedoraLinux上运行让我感到很沮丧。主要问题出在llvmlite的编译上。我需要安装什么才能正确编译？ 最佳答案 我最后得到的版本是numba-0.17.0(也是0.18.2)和llvmlite-0.2.2(也是0.4.0)。以下是Ubuntu和Fedora上的相关依赖项和配置选项。对于Ubuntu14.04*Trusty)sudoapt-getinstallzlib1gzlib1g-devlibeditlibedit-devllvm-3.8llvm-3.8-devllvm-de
最近，让pythonNumba在Ubuntu或FedoraLinux上运行让我感到很沮丧。主要问题出在llvmlite的编译上。我需要安装什么才能正确编译？ 最佳答案 我最后得到的版本是numba-0.17.0(也是0.18.2)和llvmlite-0.2.2(也是0.4.0)。以下是Ubuntu和Fedora上的相关依赖项和配置选项。对于Ubuntu14.04*Trusty)sudoapt-getinstallzlib1gzlib1g-devlibeditlibedit-devllvm-3.8llvm-3.8-devllvm-de
环境GNU/Linux(Fedora25)。Conda环境。Python3.6.1。Numba0.33.0(np112py36_0)。初始设置(工作正常)两个文件main.py和numbamodule.py:main.py这会产生2个进程来运行execute_numba函数。importtimefromimportlibimportimport_modulefrommultiprocessingimportProcessdefexecute_numba(name):#Importthefunctionimportfunction='numbamodule.numba_function'
环境GNU/Linux(Fedora25)。Conda环境。Python3.6.1。Numba0.33.0(np112py36_0)。初始设置(工作正常)两个文件main.py和numbamodule.py:main.py这会产生2个进程来运行execute_numba函数。importtimefromimportlibimportimport_modulefrommultiprocessingimportProcessdefexecute_numba(name):#Importthefunctionimportfunction='numbamodule.numba_function'
我想了解在for循环中使用Numba加速纯numpy代码时的yield来自哪里。是否有任何分析工具可以让您查看jitted函数？演示代码(如下)只是使用非常基本的矩阵乘法来为计算机提供工作。观察到的yield来自:更快的循环，在编译过程中被jit截获的numpy函数重铸，或者使用jit减少开销，因为numpy通过包装函数将执行外包给LINPACK等低级库%matplotlibinlineimportnumpyasnpfromnumbaimportjitimportpandasaspd#DimensionsofMatricesi=100j=100defpure_python(N,i,j)
我想了解在for循环中使用Numba加速纯numpy代码时的yield来自哪里。是否有任何分析工具可以让您查看jitted函数？演示代码(如下)只是使用非常基本的矩阵乘法来为计算机提供工作。观察到的yield来自:更快的循环，在编译过程中被jit截获的numpy函数重铸，或者使用jit减少开销，因为numpy通过包装函数将执行外包给LINPACK等低级库%matplotlibinlineimportnumpyasnpfromnumbaimportjitimportpandasaspd#DimensionsofMatricesi=100j=100defpure_python(N,i,j)
我正在分析一些代码，无法弄清性能差异。我正在尝试在两个阵列（就地）之间进行简单的元素添加。这是使用numba的CUDA内核：fromnumbaimportcuda@cuda.jit('void(float32[:],float32[:])')defcuda_add(x,y):ix=cuda.threadIdx.x+cuda.blockIdx.x*cuda.blockDim.xstepSize=cuda.gridDim.x*cuda.blockDim.xwhileix我认为性能很好，但后来我将其与Cublas方法进行了比较：fromaccelerate.cuda.blasimportBlasbl
我使用的是pandas0.16.2、numpy1.9.2和numba0.20。有没有办法让numba在nopython模式下支持字符串数组？或者，我能否以某种方式将字符串转换为numba可以识别的数字？我必须在字符串数组(pandas数据框的一列)上运行某些循环；如果我可以使用numba，代码会快得多。我想出了这个最小的例子来说明我的意思:importnumpyasnpimportnumbax=np.array(['some','text','this','is'])@numba.jit(nopython=True)defnumba_str(txt):x=0foriinxrange(t
来自numba网站:fromnumbaimportjit@jitdeff(x,y):#Asomewhattrivialexamplereturnx+y有没有办法让numba使用python类型提示(如果提供)？ 最佳答案 是也不是。您可以简单地使用普通的python语法进行注释(jit装饰器将保留它们)。基于您的简单示例:fromnumbaimportjit@jitdeff(x:int,y:int)->int:#Asomewhattrivialexamplereturnx+y>>>f.__annotations__{'return'
我有一个简单的函数来对扑克手牌进行排序(手牌是字符串)。我用rA,rB=rank(a),rank(b)调用它，这是我的实现。没有@jit(nopython=True)也能很好地工作，但是有了它，它就失败了:File"...poker.py",line190,inrA,rB=rank(a),rank(b)File"C:\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\numba\dispatcher.py",line344,in_compile_for_argsreraise(type(e),e,None)File"C:\Continuum\anaconda3
