考慮分數爲S的大型數據框，其中包含以下條目。每行代表參與者A,B,C和D的子集之間的比賽。 A B C D
0.1 0.3 0.8 1
1 0.2 NaN NaN
0.7 NaN 2 0.5
NaN 4 0.6 0.8
閱讀上述矩陣的方法是：看第一行，參與者A在這輪得分0.1，B打進0.3，等等。 我需要建立一個三角矩陣C其中C[X,Y]存儲多少好參與者X比參與者Y。更具體地
我使用附帶的代碼集成版本Fitzhugh-Nagumo型號： In [8]: import cProfile
In [9]: %timeit integrate(fhn_rhs,np.stack((0.1,0.2)),np.linspace(0,100,1000),args=(P,))
10 loops, best of 3: 36.4 ms per loop
In [10]: %tim
我使用穩定版的Numba 0.30.1。 我可以這樣做： import numba as nb
@nb.jit("void(f8[:])",nopython=True)
def complicated(x):
for a in x:
b = a**2.+a**3.
的測試案例，並且增速是巨大的。但是如果我需要加快班級內部的功能，我不知道該
我試圖運行與numba下面的代碼，但得到一個錯誤： from numba import jit
@jit(nopython=True)
def create_card_deck():
values = "23456789TJQKA"
suites = "CDHS"
Deck = []
[Deck.append(x + y) for x in value
我有一個類的層次結構，我想通過使用Numba jitclass來加速我的代碼。我已經測試了一些沒有類繼承的例子@jitclass，它可以正常工作並加速代碼。但是，如果我有類繼承，編譯期間發生錯誤。以下是展示問題的示例代碼。我會非常感謝任何意見和建議。現在對我來說，Numba並不支持類繼承，但我在文檔中沒有找到任何關於它的信息。 代碼示例： import numpy as np
from numb
由於性能的原因，除了NumPy之外，我已經開始使用Numba了。我的Numba算法正在工作，但我有一種感覺，它應該更快。有一點是減緩它。以下是代碼片段： @nb.njit
def rfunc1(ws, a, l):
gn = a**l
for x1 in range(gn):
for x2 in range(gn):
for x3 in range(