我有一個列表的列表，像這樣： import numpy as np
import random
import time
import itertools
N = 1000
x =np.random.random((N,N))
y = np.zeros((N,N))
z = np.random.random((N,N))
list_of_lists = [[x, y], [y,z
所以我需要改善我一直在努力的腳本的執行時間。我開始與numba JIT裝飾工作，試圖並行計算然而它拋出我 KeyError: "Does not support option: 'parallel'"
，所以我決定測試nogil如果解除從我的CPU整體的能力，但它比純Python我不明白爲什麼這個慢事情發生了，如果有人可以幫助我，或指引，我將非常感激 import numpy as np
f
我在njit中編寫了一個函數來加速非常緩慢的水庫運行優化代碼。該功能根據油藏水平和閘門可用性返回泄漏排放的最大值。我正在傳入一個參數大小，它指定要計算的流的數量（在一些調用中它是一個並且在一些調用中）。我還傳入了一個numpy.zeros數組，然後我可以使用函數輸出。 import numpy as np
from numba import njit
@njit(cache=True)
d
我有一個關於numba的基本問題，很遺憾我找不到答案。考慮下面的代碼： import numba
@numba.jit(nopython=True)
def f1(x):
y = 0
for _ in range(1000):
y += f2(x)
return y
@numba.jit(nopython=True)
def f2(x):
我發現我的模擬瓶頸之一是從泊松分佈產生的隨機數。我原來的代碼是這樣的 import numpy as np
#Generating some data. In the actual code this comes from the previous
#steps in the simulation. But this gives an example of the type of data