假设我有一个NumPy数组arr，我想根据（可广播的）函数的真值逐元素地过滤（减少）它，例如， 我只想获取小于某个阈值k的值：def cond(x): return x < k 有几种方法，例如： 使用生成器: np.fromiter((x for x in arr if co...

我正在使用Numba 0.30.1的稳定版本。 我可以做到这一点：import numba as nb @nb.jit("void(f8[:])",nopython=True) def complicated(x): ...

与其他帖子所建议的不同，我并没有Pandas Merge的性能问题，但是我有一个类，其中有很多方法，在数据集上做了很多合并。 这个类大约有10个分组和约15个合并。虽然groupby相当快，但在该类的总执行时间1.5秒中，约0.7秒用于这些15次合并调用。 我想加速这些合并调用的性能。由于...

我想将一个日期时间数组传递给一个Numba函数（该函数无法向量化，否则会非常慢）。我知道Numba支持numpy.datetime64。然而，它似乎支持datetime64[D]（日精度），但不支持datetime64[ns]（纳秒精度）（我是这样学习的：它有文档记录吗？）。 我尝试将dat...

也许这是一个细枝末节的问题，但我一直在想当使用`jit`装饰器时存在多个输出时如何编写签名。 例如：import numba as nb @nb.jit(['???(int32, int32, float(:,:), float(:,:))'], nopython=True) def foo...

为什么np.dot比np.sum快那么多？根据这个答案，我们知道np.sum很慢，有更快的替代方法。 例如： In [20]: A = np.random.rand(1000) In [21]: B = np.random.rand(1000) In [22]: %timeit np....

我想不使用 numpy.linalg.inv 来求矩阵的逆。 原因是我正在使用 Numba 来加快代码速度，但是 numpy.linalg.inv 不被支持，所以我想知道是否可以用“传统”的 Python 代码来求一个矩阵的逆。 使用 numpy.linalg.inv 时，示例代码如下：i...

我想不出为什么numba会比numpy快（超过3倍）。我在基准测试中是否犯了一些基本错误？这不是numpy的完美情况吗？请注意，作为检查，我还运行了一个结合了numba和numpy的变体（未显示），预期与运行没有numba的numpy相同。 （顺便说一下，这是对以下问题的追问：Fastest...

由于我的程序需要快速索引Numpy数组，而精细索引在性能方面声誉不佳，因此我决定进行一些测试。特别是因为Numba正在迅速发展，我尝试了哪些方法与numba配合良好。 对于我的小型数组测试，我使用了以下数组作为输入： import numpy as np import numba as n...

我有一个简单的函数用于排列扑克牌手（手牌是字符串）。 我使用rA,rB = rank(a),rank(b)进行调用，以下是我的实现。在没有@jit(nopython=True)的情况下工作正常，但加上它后，它就会失败： File "...poker.py", line ...