numba

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    如何加速嵌入了numpy功能的python代码？

    这里是我的代码 def timepropagate(wv1, ham11, ham12, ham22, scalararray, nt): wv2 = np.zeros((nx, ny), 'c16') fw1 = np.zeros((nx, ny), 'c16') fw2 = np.zeros((nx, ny), 'c16') for t
    python performance numpy cython numba 2016-09-02

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    使用numba对numpy数组进行索引时的TypeError

    我需要基于具有类成员关系信息的另一个数组（labels）对1D numpy数组（data）中的元素进行总结。我在下面的代码中使用numba来加速它。但是，如果我斑点没有明确的线ret[int(find(labels, g))] += y投与int()，我reveice的错误消息： TypeError: unsupported array index type ?int64 有没有更好的解决方法是显
    python numba 2016-09-04

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    Numba：使用numpy数组手动循环比a + = c * b快吗？

    我想做一个'daxpy'（将第二个向量的标量倍数加到第一个向量中，并将结果赋值给第一个值），使用和numpy使用numba。做了下面的测试，我注意到自己写循环比做a += c * b要快得多。 我并不期待这一点。这种行为的原因是什么？ import numpy as np from numba import jit x = np.random.random(int(1e6)) o = np
    python numba 2016-09-05

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    有望加速Numba/CUDA与numpy的

    我是新来Numba和CUDA，也做了测量，CUDA即时编译功能比较numpy的对一些基本的例子。例如， @cuda.jit("void(float32[:])") def gpu_computation(array): pos = cuda.grid(1) if pos < array.size: array[pos] = array[pos] ** 2.6
    python cuda numba 2016-09-06

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    迭代3D阵列时Numba降低错误

    我有一个3D阵列（N，3,2），用于保持的三个二维矢量组和我遍历它们是这样的： import numpy as np for x in np.zeros((n,2,3), dtype=np.float64): print(x) # for example 与正常numpy这工作正常，但是当我把有问题的功能包装在一个 @numba.jit(nopython=True) 我得到一个
    python numpy numba 2016-09-11

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    Python的括号函数名和参数之间：FUNC [...]（...）

    我正在学习如何在GPU加速计算蟒从this notebook，其中一条线让我困惑： mandel_kernel[griddim, blockdim](-2.0, 1.0, -1.0, 1.0, d_image, 20) 这里，mandel_kernel是一个装饰（由cuda.jit）函数，griddim和blockdim是长度为2的元组：griddim=(32,16),blockdim=(32
    python python-decorators numba numba-pro 2016-09-14

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    从Python内核调用C++ CUDA设备函数

    我正在研究一个涉及在Python中创建CUDA内核的项目。 Numba工作得很好（这些人所取得的成就非常不可思议），PyCUDA也是如此。 我的问题是我想从我的Python生成的内核调用C设备函数。我找不到一种方法来实现这一点。 Numba可以调用CFFI模块，但只能在CPU代码中调用。在PyCUDA中，我可以将我的C设备函数添加到SourceModule，但我无法弄清楚如何包含另一个库中已有的函
    python cuda cython numba pycuda 2016-09-18

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    np.newaxis与Numba nopython

    有没有办法使用np.newaxis与Numba nopython？为了在python上应用广播功能而不需要备份？ 例如 @jit(nopython=True) def toto(): a = np.random.randn(20, 10) b = np.random.randn(20) c = np.random.randn(10) d = a - b[:
    numpy numba numpy-broadcasting 2016-08-04

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    Python在for循环和数百个属性查找上运行缓慢。使用Numba？

    我正在研究一个简单的展示SPH（平滑粒子流体力学，这里虽然没有相关），但在python中实现。代码有效，但执行有点迟缓。我经常需要比较单个粒子与一定数量的邻居。在早期的实现中，我保留了所有粒子位置和所有距离到每个存在粒子的大块数组 - >到某个点，这个速度非常快。但在视觉上不令人愉悦，并且n ** 2。现在我想用class + kdTree来简化它，以加速邻居搜索。 这一切都发生在我的全球模拟类。
    python jit numba kdtree 2016-08-08

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    numba参数argtypes过时的关键字

    当我输入以下代码： mandel_numba = numba.jit(restype=uint32, argtypes=[float32, float32, uint32])(mandel) ，并得到错误信息 raise DeprecationError(_msg_deprecated_signature_arg.format('argtypes')) numba.errors.Deprec
    python numba 2016-10-06
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