Numba是一个开源的NumPy感知的Python优化编译器。
我在树莓派 0 上使用 numba 时遇到了一些奇怪的行为。当我使用浮点数时，我的函数返回奇怪的计算，这些计算在数学上是错误的。这是我的代码： 导入numba @
我正在尝试优化我用于不和谐机器人的库的方法 但我不知道如何优化这个方法。 这是一个主要是进行字符串操作来渲染字符串的方法...
numba RuntimeError：没有可用的目标与三重“arm-unknown-linux-gnu”兼容
我正在 Raspberry Pi（型号 4B - 8GB）上运行 Python 应用程序，但遇到运行时错误。我什至一开始就让 numba 运行起来遇到了很多麻烦，因为可用的垃圾箱......
Librosa 从今天起就不再工作了（我上次使用它是在两周前，它运行得很好），所以我尝试了一些方法并开始对 librosa 开发人员进行故障排除：https://librosa.org/文档/主要/
python llvmlite 安装iisue - 未检测到 SVML
尝试制作一个以 numba 0.33.0 作为依赖项的 python 脚本在 ubuntu 14.0.4 上工作。已安装 llvm 6.0 并将 llvm_config 变量设置为 llvm_config 位置。 面临问题...
我是新来的， 请帮助我将此代码的一部分转换为任何内容以提高速度，并且仍然与 python 程序兼容才能使用此功能。可以通过以下方式提高速度...
我正在尝试并行化这个 numba jitted 函数。我最初认为这是微不足道的，因为这是一个令人尴尬的并行问题，但它会产生意想不到的结果（不同的输出......
如何仅使用 numpy 进行约束最小二乘。有没有办法将约束合并到 numpy.linalg.lstsq() 中，或者是否有任何 numpy+Python 解决方法来执行约束最小二乘？ ...
AttributeError：在 python 中导入自己的 C 编译函数时出现未定义符号
我正在尝试驯化 numba cfunc 编译器；） 这是我的 base_model.py 文件（我的函数的来源）。 导入numpy 导入numba 导入numba.pycc cc = numba.pycc.CC('base_model') 抄送。
numba：使用 cartopy 函数并行化嵌套 for 循环
我是 numba 新手，并试图了解它是如何工作的。 我想转换大气模型中 4D 风矢量的投影。向量维度为（时间、高度、纬度、经度...
创建一个由 numba 的 njit 装饰的 numpy 数组
代码在这里： 将 numba 导入为 nb 将 numpy 导入为 np @nb.njit def 函数（大小）： ary = np.array([np.arange(size),np.arange(size)+1,np.arange(size)-1]).T X = np.array([ary[1:,0] - ary[:-1,...
使用 CUDA 和 Numba 的支持 GPU 的 K-最近邻实现性能不佳
我已经使用 Python、Numba 和 CUDA 编程实现了 K 最近邻 (KNN) 算法，以利用 GPU 的计算能力。然而，启用 GPU 的 KNN 的性能非常...
scanpy 邻居函数：LLVM 错误：找不到符号：__svml_sqrtf8
每当我使用 sc.pp.neighbors(adata) 时，我都会收到此消息（没有任何错误）： 我有： scanpy==1.8.1 pynndescent==0.5.4 numba==0.54.0 umap-learn==0.5.1 anndata==0.7.6 我的数据集仅包含 ~20,000
我正在尝试使用 numba 优化我的代码。 我将代码设计为包含一个 gl.py 文件，该文件包含一些数组，这些数组将由 main.py 和在 main() 中从 main.py 调用的函数使用。
如何使用numba加速以下python代码，包含for循环、dict和列表类型。谢谢
def test(self, approach): # approach 的类型是字符串 dict1 = {} # 类型是dict for i in range(self.N): # self.N 是一个数字=1000 对于 j，枚举中的幂（self.B[i...
@njit(parallel=True) 使代码在新笔记本电脑上运行速度变慢
我最近买了一台新笔记本电脑，性能更好（理论上），但我在旧笔记本电脑上编写的代码相同，我使用 @njit(parallel=True) 来加速使用 numpy 和循环的功能现在
使用 load_from_data_pointer() 而不是 Numba 中的错误
在 nopython=True 模式下对我的一个函数使用 Numba 给我以下错误 在 nopython 模式管道中失败（步骤：nopython 前端） 处的内部错误 在 nopython=True 模式下对我的一个函数使用 Numba 会出现以下错误 Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend) Internal error at <numba.core.typeinfer.CallConstraint object at 0x7f7f38074970>. Failed in nopython mode pipeline (step: native lowering) use load_from_data_pointer() instead During: resolving callee type: type(CPUDispatcher(<function locate_photon_cell_by_tree at 0x7f7faf9dd2d0>)) 这里是有问题的功能 @njit def locate_photon_cell_by_tree(r, z, c, grid): """ Given r and z and start from c, find out a cell containing (r,z). """ NMAX = 1e6 found = False cout = c for j in range(int(NMAX)): if ((cout['xmin']**2 <= r <= cout['xmax']**2) and (cout['ymin'] <= z <= cout['ymax'])): if (cout['children'][0] == 0): found = True break # return cout, found flag = True non_zero_indices = np.nonzero(cout['children'])[0] child_indices = cout['children'][non_zero_indices] idx = np.where((grid[child_indices]['xmin']**2 <= r) & (r <= grid[child_indices]['xmax']**2) & (grid[child_indices]['ymin'] <= z) & (z <= grid[child_indices]['ymax']))[0] if idx.size > 0: cout = grid[child_indices[idx[0]]] flag = False break # for index in child_indices: # if ((grid[index]['xmin']**2 <= r <= grid[index]['xmax']**2) and # (grid[index]['ymin'] <= z <= grid[index]['ymax'])): # cout = grid[index] # flag = False # break if (flag): # cout = None break # return cout, found else: if cout['parent'] is not None: cout = grid[cout['parent']] else: # cout = None break # return cout, found # cout = None return cout, found 这是一个基本函数，它在二维空间 (r,z) 中取一个点，然后递归地在四叉树中找到包含它的单元格。在我的程序中，每个单元格都是一个结构化的 numpy 数组，其字段包含它的空间信息以及有关其在树中的父项和子项的信息。 我试着查了一下，显然这是 Numba 中的一个bug。我想了解两件事：这种行为的原因是什么，是否有任何解决方法？
我正在编写一个燃烧的船分形的东西，当放大到很远时，它会在 pygame 窗口中显示，我认为这是因为当你放大 z 的精度或某些东西必须更高时......
作为一个更大程序的一部分，我有这个函数，它有 4 个参数：r、z、c 和网格。 r 和 z 代表点的坐标。 c 是我们首先检查的父单元...
使用 Numpy 和 Numba 将一组值分箱到离散集中最接近的值
我在下面有一个函数，它接收一个浮点数数组和一个离散整数数组。对于所有的浮点数，我希望它们四舍五入到列表中最接近的整数。 下面