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Python常见问题
我刚刚意识到在一起使用jit装饰器和range函数有一种奇怪的行为。与冗长的演讲相比，最好考虑以下简单代码：
@nb.njit(['float64[:,:](float64[:,:], float64[:,:], int32, int32)'])
def range1(a, b, nx, nz):
for ix in range(5, nx-5):
for iz in range(5, nz-5):
b[ix, iz] = 0.5*(a[ix+1, iz+1] - a[ix-1, iz-1])
return b
@nb.njit(['float64[:,:](float64[:,:], float64[:,:], int32, int32, int32, int32)'])
def range2(a, b, ix1, ix2, iz1, iz2):
for ix in range(ix1, ix2):
for iz in range(iz1, iz2):
b[ix, iz] = 0.5*(a[ix+1, iz+1] - a[ix-1, iz-1])
return b
@nb.njit(['float64[:,:](float64[:,:], float64[:,:], int32, int32, int32, int32)'])
def range3(a, b, ix1, ix2, iz1, iz2):
for ix in range(ix1, ix2):
for iz in range(5, iz2):
b[ix, iz] = 0.5*(a[ix+1, iz+1] - a[ix-1, iz-1])
return b
if __name__ == "__main__":
print('Numba : {}'.format(nb.__version__))
print('Numpy : {}\n'.format(np.__version__))
nx, nz = 1024, 1024
a = np.random.rand(nx, nz)
b = np.zeros_like(a)
range1(a, b, nx, nz)
range2(a, b, 5, nx-5, 5, nz-5)
range3(a, b, 5, nx-5, 5, nz-5)
Nit = 1000
ti = time.time()
for i in range(Nit):
range1(a, b, nx, nz)
print('range1 : {:.3f}'.format(time.time() - ti))
ti = time.time()
for i in range(Nit):
range2(a, b, 5, nx-5, 5, nz-5)
print('range2 : {:.3f}'.format(time.time() - ti))
ti = time.time()
for i in range(Nit):
range3(a, b, 5, nx-5, 5, nz-5)
print('range3 : {:.3f}'.format(time.time() - ti))
在nopython模式下编译的三个“jitted”函数几乎是相同的。。。除了范围参数。在我的笔记本电脑上，这个代码返回：
Numba : 0.37.0
Numpy : 1.14.2
range1 : 1.736 s.
range2 : 2.406 s.
range3 : 1.723 s.
如您所见，range1和range2执行时间之间有很大的差异！经过一些测试，我得出以下结论：
- 当
range函数的参数在要编译的函数中直接作为常量提供时，或者是一个变量等于0（这是range1和range3函数的情况），性能是现有的，非常好！你知道吗 - 另一方面，当
range函数的参数是变量时，函数运行速度会慢40%！你知道吗
我认为这来自numba对range函数的编译。这导致了两个主要问题：
- 为什么？！你知道吗
- 如何解决这个问题？你知道吗
Tags： 函数infortimetirangeixnx
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这里的问题似乎是概括索引语义。如果将负数传递给
b[ix, iz]，numpy将跟随python并从数组轴的末尾开始索引。你知道吗从LLVM IR可以看出这一点。有很多杂音需要修剪，我通过搜索
fmul指令找到了每个函数的内环。你知道吗即使在那里，也有很多需要解析的地方，但是在
range1中，只发生指针碰撞/查找/数学运算，而在range2中有边界检查（即icmp指令），因为编译器可以证明iz永远不会是负数。你知道吗据我所知，除了像您那样从编译时常量开始之外，目前还没有任何方法可以省略这一点。曾经有一个
wraparound标志用于启用/禁用，但它是removed相关问题 更多 >
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