Articles of numba

¿Necesitas ayuda para vectorizar código u optimizar

Estoy intentando hacer una doble integral interpolando primero los datos para hacer una superficie. Estoy usando numba para intentar acelerar este proceso, pero está demorando demasiado. Aquí está mi código, con las imágenes necesarias para ejecutar el código ubicado aquí y aquí .

Utilice numba para acelerar para bucle

Por lo que he leído, numba puede acelerar significativamente un progtwig de python. ¿Podría boost la eficiencia de tiempo de mi progtwig usando numba? import numpy as np def f_big(A, k, std_A, std_k, mean_A=10, mean_k=0.2, hh=100): return ( 1 / (std_A * std_k * 2 * np.pi) ) * A * (hh/50) ** k * […]

¿Cómo determinar si el rango de numba realmente funciona correctamente?

En otra Q + A ( ¿Puedo realizar una acumulación dinámica de filas en pandas? ) Hice un comentario sobre la corrección de usar el prange de este código (de esta respuesta ): from numba import njit, prange @njit def dynamic_cumsum(seq, index, max_value): cumsum = [] running = 0 for i in prange(len(seq)): if running […]

Numbas paralelas funciones vectorizadas.

Actualmente estoy experimentando con numba y especialmente vectorized , así que creé una función sum vectorizada (porque es fácil comparar esto con np.sum . import numpy as np import numba as nb @nb.vectorize([nb.float64(nb.float64, nb.float64)]) def numba_sum(element1, element2): return element1 + element2 @nb.vectorize([nb.float64(nb.float64, nb.float64)], target=’parallel’) def numba_sum_parallel(element1, element2): return element1 + element2 array = np.ones(elements) np.testing.assert_almost_equal(numba_sum.reduce(array), […]

numba guvectorize target = ‘paralelo’ más lento que target = ‘cpu’

He estado intentando optimizar una parte del código de Python que involucra cálculos de matrices multidimensionales de gran tamaño. Estoy obteniendo resultados contraintuitivos con numba. Me estoy ejecutando en un MBP, a mediados de 2015, 2.5 GHz i7 Quadcore, OS 10.10.5, Python 2.7.11. Considera lo siguiente: import numpy as np from numba import jit, vectorize, […]

Rendimiento de varios métodos de indexación de lujo numpy, también con numba

Como para mi progtwig, la indexación rápida de matrices Numpy es bastante necesaria y la indexación elegante no tiene una buena reputación en cuanto al rendimiento, decidí realizar algunas pruebas. Sobre todo porque Numba está desarrollando bastante rápido, probé qué métodos funcionan bien con numba. Como entradas, he estado usando las siguientes matrices para mi […]

Mejora el rendimiento de un bucle for en Python (posiblemente con numpy o numba)

Quiero mejorar el rendimiento del bucle for en esta función. import numpy as np import random def play_game(row, n=1000000): “””Play the game! This game is a kind of random walk. Arguments: row (int[]): row index to use in the p matrix for each step in the walk. Then length of this array is the same […]

Numba 3x más lento que numpy

Tenemos una función numérica vectorial get_pos_neg_bitwise que usa una máscara = [132 20 192] y una forma df (500e3, 4) que queremos acelerar con numba. from numba import jit import numpy as np from time import time def get_pos_neg_bitwise(df, mask): “”” In [1]: print mask [132 20 192] In [1]: print df [[ 1 162 […]

Error numoj autojit al comparar arrays numpy

Cuando comparo dos matrices numpy dentro de mi función, aparece un error que dice que solo las matrices de longitud 1 se pueden convertir a escalares de Python: from numpy.random import rand from numba import autojit @autojit def myFun(): a = rand(10,1) b = rand(10,1) idx = a > b return idx myFun() El error: […]

Cómo paralelizar este Python para bucle cuando se usa Numba

Estoy usando la distribución Anaconda de Python, junto con Numba, y he escrito la siguiente función de Python que multiplica una matriz dispersa A (almacenada en formato CSR) por un vector denso x : @jit def csrMult( x, Adata, Aindices, Aindptr, Ashape ): numRowsA = Ashape[0] Ax = numpy.zeros( numRowsA ) for i in range( […]