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我可以在 pandas 中执行动态行累加吗?
如果我有以下数据框 如下导出 df pd DataFrame np random randint 0 10 size 10 1 0 0 0 1 2 2 8 3 1 4 0 5 0 6 7 7 0 8 2 9 2 有没有有效的方法cumsum
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pandas
performance
numba
在 numba.jit 装饰器中使用并行选项会使函数给出错误的结果
给定一个矩形的两个对角 x1 y1 and x2 y2 和两个半径r1 and r2 找到位于由半径定义的圆之间的点的比率r1 and r2到矩形中的点数 简单的 NumPy 方法 def func 1 x1 y1 x2 y2 r1 r2
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python3x
NumPy
JIT
numba
如何将附加参数传递给 numba cfunc 作为 LowLevelCallable 传递给 scipy.integrate.quad
文档讨论 http numba pydata org numba doc 0 34 0 user cfunc html example使用 numba 的cfuncs as LowLevelCallable的论证scipy integrat
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scipy
numba
使用 numba 计算向量和矩阵中的行之间的余弦相似度
找到了这个gist https gist github com FedericoV 0e7d6d8c8794a99a7a42使用 numba 快速计算余弦相似度 import numba numba jit target cpu nopyt
python
NumPy
vector
numba
numbapro
不使用 Numpy 的矩阵求逆
我想在不使用的情况下反转矩阵numpy linalg inv 原因是我使用 Numba 来加速代码 但不支持 numpy linalg inv 所以我想知道是否可以使用 经典 Python 代码反转矩阵 With numpy linalg
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matrix
numba
Inverse
为什么numba cuda调用几次后运行速度变慢?
我正在尝试如何在 numba 中使用 cuda 然而我却遇到了与我预想不同的事情 这是我的代码 from numba import cuda cuda jit def matmul A B C Perform square matrix m
python3x
CUDA
numba
pycuda
numbapro
从一个函数在 Pandas Dataframe 中创建多列
我是一个Python新手 所以我希望我的两个问题是清楚和完整的 我在下面发布了实际代码和 csv 格式的测试数据集 我已经能够构建以下代码 主要是在 StackOverflow 贡献者的帮助下 来使用 Newton Raphson 方法计算
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pandas
multiplecolumns
JIT
numba
改善 python numpy 代码的运行时间
我有一个代码可以将垃圾箱重新分配给一个大的numpy大批 基本上 大型数组的元素已以不同的频率进行采样 最终目标是将整个数组重新组合到固定的容器中freq bins 对于我拥有的数组来说 代码有点慢 有什么好的方法可以提高这段代码的运行时间
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Arrays
performance
NumPy
numba
如何在 numba 中调用 `@guvectorize` 内的 `@guvectorize`?
我正在尝试打电话 guvectorize里面一个 guvectorize但我有一个错误说 Untyped global name regNL nb cannot determine Numba type of
python
numba
使用 CUDA 进行希尔伯特变换
为了对一维数组进行希尔伯特变换 必须 对数组进行 FFT 将数组的一半加倍 将另一半归零 反 FFT 结果 我正在使用 PyCuLib 进行 FFTing 到目前为止我的代码 def htransforms data N data shap
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signalprocessing
numba
为什么 Numba 的“急切编译”会减慢执行速度
附上一个最小的例子 from numba import jit import numba as nb import numpy as np jit nb float64 nb int32 def go fast a trace 0 0 fo
python3x
NumPy
jupyter
numba
为什么将一个列表(长度为 n)传递给 numba nopython 函数是一个 O(n) 操作
这只是一个满足我好奇心的问题 我实际上并不打算使用列表作为 numba 函数的参数 但我想知道为什么将列表传递给 numba 函数看起来像O n 操作 虽然它是一个O 1 纯Python函数中的操作 一些简单的示例代码 import num
python
list
numba
通过字典使用 numba njit 并行化来加速代码的问题
我编写了一个代码并尝试使用 numba 来加速代码 代码的主要目标是根据条件对一些值进行分组 在这方面 iter 用于收敛代码以满足条件 下面我准备了一个小案例来重现示例代码 import numpy as np import numba
performance
Optimization
parallelprocessing
numba
JIT
改进最小/最大下采样
我有一些大型数组 约 1 亿点 需要以交互方式绘制 我目前正在使用 Matplotlib 按原样绘制数组会变得非常慢并且很浪费 因为无论如何您都无法可视化那么多点 因此 我创建了一个最小 最大抽取函数 并将其与轴的 xlim changed
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python3x
NumPy
numba
关闭 Numba 中的列表反射
我正在尝试使用 Numba 加速我的代码 我传递给函数的参数之一是可变列表列表 当我尝试更改子列表之一时 出现此错误 在 nopython 模式管道中失败 步骤 nopython 模式后端 无法反映反射容器的元素 反射列表 反射列表 int
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numba
如何在 python 中使用 numba.jit 将计算值传递到列表排序?
我正在尝试使用 Python 中的 numba jit 函数中的自定义键对列表进行排序 简单的自定义键可以工作 例如我知道我可以使用如下所示的绝对值进行排序 import numba numba jit nopython True def
python
JIT
numba
numba 编译逻辑比较中的性能损失
以下用于逻辑比较的 numba 编译函数性能下降的原因可能是什么 from numba import njit t True and False njit boolean boolean unicode type boolean njit
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performance
compilerconstruction
numba
如何使用 Numba 在 SciPy 中使用任意数量的变量和参数执行多重积分?
我想用Numba修饰多重积分的被积函数 以便可以通过以下方式调用它SciPy Nquad功能作为低级可调用 理想情况下 装饰器应允许任意数量的变量以及来自 Nquad 的任意数量的附加参数args争论 这是建立在一个优秀的今年早些时候的问答
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NumPy
scipy
numba
Numba:不支持单元格变量
我想使用 numba 来加速此功能 from numba import jit jit def rownowaga numba u v wymiar x len u wymiar y len u 1 f 0 for j in range w
python
numba
Numba 和 numpy 数组分配:为什么这么慢?
我最近使用 Cython 和 Numba 来加速进行数值模拟的 python 的小片段 起初 使用 numba 进行开发似乎更容易 然而 我发现很难理解 numba 何时会提供更好的性能 何时不会 意外性能下降的一个例子是当我使用该函数时n
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NumPy
numba
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