我有一个列表的列表，像这样： import numpy as np
import random
import time
import itertools
N = 1000
x =np.random.random((N,N))
y = np.zeros((N,N))
z = np.random.random((N,N))
list_of_lists = [[x, y], [y,z
所以我需要改善我一直在努力的脚本的执行时间。我开始与numba JIT装饰工作，试图并行计算然而它抛出我 KeyError: "Does not support option: 'parallel'"
，所以我决定测试nogil如果解除从我的CPU整体的能力，但它比纯Python我不明白为什么这个慢事情发生了，如果有人可以帮助我，或指引，我将非常感激 import numpy as np
f
我在njit中编写了一个函数来加速非常缓慢的水库运行优化代码。该功能根据油藏水平和闸门可用性返回泄漏排放的最大值。我正在传入一个参数大小，它指定要计算的流的数量（在一些调用中它是一个并且在一些调用中）。我还传入了一个numpy.zeros数组，然后我可以使用函数输出。 import numpy as np
from numba import njit
@njit(cache=True)
d
我有一个关于numba的基本问题，很遗憾我找不到答案。考虑下面的代码： import numba
@numba.jit(nopython=True)
def f1(x):
y = 0
for _ in range(1000):
y += f2(x)
return y
@numba.jit(nopython=True)
def f2(x):
我发现我的模拟瓶颈之一是从泊松分布产生的随机数。我原来的代码是这样的 import numpy as np
#Generating some data. In the actual code this comes from the previous
#steps in the simulation. But this gives an example of the type of data