在我正在处理的程序中，我需要重复将两个矩阵相乘。由于其中一个矩阵的大小，此操作需要一些时间，我想看看哪种方法最有效。矩阵的维度为(mxn)*(nxp)在哪里m=n=3和10^5.除了我认为使用优化算法的Numpy之外，每个测试都包含matrixmultiplication的简单实现。:以下是我的各种实现:Pythondefdot_py(A,B):m,n=A.shapep=B.shape[1]C=np.zeros((m,p))foriinrange(0,m):forjinrange(0,p):forkinrange(0,n):C[i,j]+=A[i,k]*B[k,j]returnCNum

我正在尝试使用Anaconda的Numba包中的cuBLAS函数，但遇到了问题。我需要输入矩阵按C顺序排列。输出可以是Fortran顺序。我可以运行包中提供的示例脚本here.该脚本有两个函数，gemm_v1和gemm_v2。在gemm_v1中，用户必须按照Fortran顺序创建输入矩阵。在gemm_v2中，它们可以传递给GEMM的cuda实现并在设备上转置。我可以让这些示例与方阵一起使用。但是，我不知道如何让gemm_v2与非方形输入矩阵一起工作。有没有办法处理非正方形的C阶输入矩阵？注意:理想情况下，在调用GEMM后，输入和输出矩阵都将保留在设备上以用于其他计算(这是迭代方法的一部

我想将一个日期时间数组传递给一个Numba函数(它不能被矢量化，否则会很慢)。我了解Numba支持numpy.datetime64。但是，它似乎支持datetime64[D](天精度)但不支持datetime64[ns](纳秒精度)(我很难学到这一点:它有记录吗？)。我尝试将datetime64[ns]转换为datetime64[D]，但似乎找不到方法!有什么想法吗？我用下面的最少代码总结了我的问题。如果您运行testdf(mydates)，即datetime64[D]，它可以正常工作。如果您运行testdf(dates_input)，即datetime64[ns]，则不会。请注意，此