我想加快計算一個執行與Numba的列表理解的公式。 from numba import jit
# General function to generate overlapping windows from a dataframe
@jit
def overlapping_windows(index, wl=256, noverlap=128):
l = len(index)
我試圖在Numba加速計算聯合發生的最小條件概率的函數。 import numpy as np
from numba import double
from numba.decorators import jit, autojit
X = np.random.random((100,2))
def cooccurance_probability(X):
我正在計算每年相對計算密集型的一些數據。我已經使用numba（效果很好）來減少運行迭代計算數據所花費的時間。然而，鑑於我有20年的獨立數據，我想將它們分成5組，每組4個，可以運行4個不同的cpu核心。 def compute_matrices(self):
for year in self.years:
self.xs[year].compute_matrix()
在上面
我的代碼有兩個2D numpy陣列，z和weights。 我遍歷他們是這樣的（而調換它們）： import statsmodels.api as sm
import numpy as np
for y1, w in zip(z.T, weights.T): # building the parameters per j class
temp_g = sm.WLS(y1, iself
從here的後續行動，我有類似下面的代碼： @jit(float_[:,:,:](float_[:,:], int_[:], int_))
def train_function(X, y, H):
# do lots of stuff, including setting the arrays g and g_per_round like this:
g = np.zeros