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Python jitted
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在nopython模式下使用numba.jit动态增长数组的最佳方法是什么？在
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目前我正在使用distutils构建和ctypes进行接口，但是我碰到了这个，这看起来很不错
import ROOT
cppFunctionCode = '''
void f() {
std::c ...
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我有一个numpy数组X。我想在进程之间共享它。在每个进程中，我都调用一个函数foo（），它的读数是X。我希望foo（）被jitted，例如：
X = np.zeros(1000)
...
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我想编写一个函数，它可以作为jitted函数运行，也可以作为普通python或对象模式numba运行，这取决于numba是否能够进行类型推断。实际上，我更喜欢普通的python，但除了编写自己的装饰器 ...
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import numba ...
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我查阅了numba文档，但什么也没找到
我有一个函数to jit，它接受一个jitted_函数作为参数。我想通过添加签名进行快速编译，就像：
@jit(float64('jit_func.type', ...
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我正在编写一个jitted函数，用0替换多维数组中的前N个元素。我会做很多很多次，所以速度很重要。@njit大大加快了速度，但我想知道是否有一种方法可以使用列表理解来摆脱for循环。这是否有助于提高这 ...
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我是Numba和CUDA的新手，在一些基本的例子中，我对CUDA jitted函数和Numpy进行了比较。例如
@cuda.jit("void(float32[:])")
def gpu_comput ...
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在numba jitted nopython函数中，我需要用另一个数组中的值索引一个数组。两个数组都是numpy数组float。在
例如
@numba.jit("void(f8[:], f8[:], ...
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我正在尝试使用numba和numpy使python更快地运行标准偏差函数。然而，问题是for循环非常慢，我需要其他方法，以便使代码更快。我将numba迭代到已经存在的numpy版本，但是在性能上没有太 ...
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我想创建一个具有包含任何jitted函数的属性的numba jitclass
# simple jitted functions defined in another file
@njit
def m ...
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