用numba快速实现数值函数
brisk的Python项目详细描述
利用连续介质的numba进行优化数值计算。作为替代品 对于numpy、scipy或内置的数值函数。提供强大的性能提升。
输入使用numpy数组，而不是列表。 粗糙/早期发布-开放的建议和错误报告。
包含的功能
- sum：类似于内置sum或numpy.sum
- 平均值：与numpy.mean类似
- var：方差检验，类似于numpy.var
- cov：协方差估计，类似于numpy.cov
- std：标准偏差，与numpy.std类似
- corr:pearson相关检验，类似于scipy.stats.pearsonr
- 等分：类似于标准库等分。等分
- 左等分：类似于标准库内置。左等分
- 插值：线性插值，类似于numpy.interp。x是一个数组。
- 插值一：线性插值，类似于numpy.interp。x是一个值。
- detrend：类似于scipy.signal.detrend。线性或恒定趋势。
- OLS：两个数据集的简单普通最小二乘回归。
- ols_single：一个数据集的简单普通最小二乘回归。
- lin_resids：用两个数据集进行线性回归的残差计算
- lin_resids_single：用一个数据集进行线性回归的残差计算。
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