在使用Numba编译Python函数后，例如:fromnumbaimportjit@jitdefsum(x,y):returnx+y如何检索已编译函数生成的LLVM代码(作为字符串)？它看起来好像在以前版本的Numba中通过编译函数的lfunc属性可用，但这不起作用。类似的功能似乎也以dumpingthegeneratedLLVMassembly的形式存在(在编译期间)。但是，这似乎也不再起作用了——除非我做错了什么。必须运行终端命令无论如何都不是理想的选择，因为我真的很喜欢Python中的代码，尽管我知道我可以使用子进程来做到这一点。这是试图在运行时创建一个可移植版本的Python代
我们有一个使用mask=[13220192]的矢量numpyget_pos_neg_bitwise函数以及我们希望使用numba加速的(500e3,4)的df.shape。fromnumbaimportjitimportnumpyasnpfromtimeimporttimedefget_pos_neg_bitwise(df,mask):"""In[1]:printmask[13220192]In[1]:printdf[[11629741][0136135171]...,[02453073]]"""check=(np.bitwise_and(mask,df[:,1:])==mask).a
我最近尝试使用numba来加速我在python中的部分代码。我试图从函数2内部运行函数1，而它们都是用numba编译的，但它不起作用。这是我的代码:importnumbaasnbfrommathimportacosfromtimeimporttime@nb.jit("void()")defmyfunc():s=0foriinrange(10000000):s+=acos(0.5)print('Thesumis:',s)@nb.jit("void()")defmyfunc2():myfunc()tic=time()myfunc2()toc=time()print(toc-tic)当我调用
我正在将Python加速器(Numba、Cython、f2py)与简单的For循环和Numpy的einsum进行比较以解决特定问题(见下文)。到目前为止，Numpy是解决这个问题最快的(快6倍)，但如果我应该尝试其他优化，或者我做错了什么，我想要一些反馈。这个简单的代码基于一个更大的代码，该代码有许多这样的einsum调用，但没有显式的for循环。我正在检查这些加速器中的任何一个是否可以做得更好。在MacOSXYosemite上使用Python2.7.9完成计时，安装了来自Homebrew的gcc-5.3.0(--with-fortran--without-multilib)。也做了%
在NumPy数组上迭代时，Numba似乎比Cython快得多。我可能缺少哪些Cython优化？这是一个简单的例子:纯Python代码:importnumpyasnpdeff(arr):res=np.zeros(len(arr))foriinrange(len(arr)):res[i]=(arr[i])**2returnresarr=np.random.rand(10000)%timeitf(arr)输出:每个循环4.81毫秒±72.2微秒(7次运行的平均值±标准偏差，每次100次循环)Cython代码(在Jupyter中):%load_extcython%%cythonimportnu
我对jit和autojit之间的区别感到困惑。我读过这个:http://numba.pydata.org/numba-doc/0.6/doc/userguide.html但不能说我知道有信心在这两个选项之间做出选择。有人可以详细说明吗，最好是举个例子。谢谢 最佳答案 我应该读过这篇适用于较新版本的numba的文章。http://numba.pydata.org/numba-doc/0.15.1/tutorial_firststeps.html#compiling-a-function-with-numba-jit-using-an-
我正在尝试了解@jitclass装饰器如何与嵌套类一起工作。我写了两个虚拟类:fifi和totofifi有一个toto属性。这两个类都有@jitclass装饰器，但编译失败。这是代码:fifi.pyfromnumbaimportjitclass,float64fromtotoimporttotospec=[('a',float64),('b',float64),('c',toto)]@jitclass(spec)classfifi(object):def__init__(self,combis):self.a=combisself.b=2self.c=toto(combis)defmy
我希望使用Numba(http://numba.pydata.org/)加速我的机器学习算法(用Python编写)。请注意，此算法将稀疏矩阵作为其输入数据。在我的纯Python实现中，我使用了来自Scipy的csr_matrix和相关类，但显然它与Numba的JIT编译器不兼容。我还创建了自己的自定义类来实现稀疏矩阵(它基本上是(索引，值)对列表的列表)，但它再次与Numba不兼容(即，我收到一些奇怪的错误消息说它不识别扩展类型)是否有一种仅使用与Numba兼容的numpy(不求助于SciPy)来实现稀疏矩阵的简单方法？任何示例代码将不胜感激。谢谢! 最佳答
我无法在我的OSX系统上安装Numba(通过pip)。我正在使用Python:2.7.11(自制软件)点:8.1.1设置工具:20.6.7操作系统X:10.11.4(x86_64)Xcode:7.3XcodeCLT:7.3.0.0.1.1457485338Clang:7.3构建703并且已经安装了先决条件(我认为)brewinstallllvmgitclonehttps://github.com/numba/llvmlitecdllvmliteLLVM_CONFIG=/usr/local/opt/llvm/bin/llvm-configpythonsetup.pyinstallcd..
Numba似乎是加速数字代码执行的绝佳解决方案。但是，当对数组进行赋值时，Numba似乎比标准Python代码慢。考虑这个例子比较四个备选方案，使用/不使用Numba，写入数组/标量:(计算有意保持非常简单，以关注问题，即对标量的赋值与对数组单元格的赋值)@autojitdeffast_sum_arr(arr):z=arr.copy()M=len(arr)foriinrange(M):z[i]+=arr[i]returnzdefsum_arr(arr):z=arr.copy()M=len(arr)foriinrange(M):z[i]+=arr[i]returnz@autojitdef
