numba

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Problema con Numba di python, nessun modulo llvmlite.binding

C'è una vasta documentazione su Numba e sul compilatore llvm. Quello che ho fatto finora sul mio OS X 10.10 (Yosemite) pip install numba brew install llvm così qui, tutto bene. Ma non posso ottene

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Numba 3x più lento rispetto NumPy

Abbiamo un vettoriale NumPy get_pos_neg_bitwise funzione che utilizza una maschera = [132 20 192] e un df.shape di (500e3, 4) che vogliamo accelerare con numba. from numba import jit import numpy as

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Distanza segmento inter utilizzando numba jit, Python

Ho fatto domande correlate su questo stack per la settimana passata per cercare di isolare le cose che non ho capito sull'uso del decoratore @jit con Numba in Python. Comunque, sto sbattendo contro il

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Come indirizzare la variabile di ambiente LLVM_CONFIG al percorso per llvm-config

Sto cercando di installare numba su un OS X Mountain Lion. Avevo provato il modo pip install ma non funzionava, quindi ho scaricato dal repository GIT i file zip. Quando ho provato ad installare numba

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Numpy Python: impossibile convertire datetime64 [ns] in datetime64 [D] (da utilizzare con Numba)

Voglio passare un array datetime a una funzione Numba (che non può essere vettorizzata e sarebbe altrimenti molto lenta). Capisco che Numba supporta numpy.datetime64. Tuttavia, sembra supportare datet

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python numba fingerprint error

Sto tentando di numba per ottimizzare del codice. Ho analizzato gli esempi iniziali nella sezione 1.3.1 nella guida per l'utente 0.26.0 (http://numba.pydata.org/numba-doc/0.26.0/user/jit.html) e ho ot

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Inversione matrice senza Numpy

Voglio invertire una matrice senza utilizzare numpy.linalg.inv. Il motivo è che sto usando Numba per accelerare il codice, ma numpy.linalg.inv non è supportato, quindi mi chiedo se posso invertire una

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Ottimizzare doppio loop in pitone

Sto cercando di ottimizzare il ciclo seguente: def numpy(nx, nz, c, rho): for ix in range(2, nx-3): for iz in range(2, nz-3): a[ix, iz] = sum(c*rho[ix-1:ix+3, iz]) b[ix, iz] =

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Creare più colonne in Pandas Dataframe da una funzione

Sono un principiante di Python, quindi spero che le mie due domande siano chiare e complete. Ho pubblicato il codice attuale e un set di dati di test in formato csv di seguito. Sono stato in grado di

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Confronto tra gli acceleratori Python (Cython, Numba, f2py) e Numpy einsum

Sto confrontando gli acceleratori Python (Numba, Cython, f2py) con semplici cicli For e Numins einsum per un problema particolare (vedi sotto). Finora Numpy è il più veloce per questo problema (fattor