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Estoy probando el rendimiento de numba en una función que toma una matriz numpy y comparo: import numpy as np from numba import jit, vectorize, float64 import time from numba.core.errors import NumbaWarning import warnings warnings.simplefilter('ignore', category=NumbaWarning) @jit(nopython=True, boundscheck=False) # Establezco el modo “nopython” para obtener el mejor rendimiento, equivalente a . . . Read more
Estoy utilizando el decorador numba.jitclass() para compilar una clase de Python Honda que toma otra clase de Python Car como argumento de entrada: class Car(object): cc = ’10’ class Honda(object): def __init__(self): self.car = Car() def cal(self): ‘Realizar cálculos pesados’ ¡Numba no puede identificar el tipo del objeto (clase) de . . . Read more
No puedo instalar el paquete “numba” mediante “pip”. Quiero instalar el paquete “numba”, pero aparece un error cada vez.
Quiero generar una matriz aleatoria de forma (1e7, 800). Pero encuentro que numpy.random.rand() se vuelve muy lento a esta escala. ¿Existe una manera más rápida?
Estaba viendo un video para aprender Numba. A las 17:00, el presentador tiene el siguiente código en la pantalla: @njit def simulate_spring_mass_funky_damper(x0, T=10, dt=0.0001, vt=1.0): times = np.arange(0, T, dt) positions = np.zeros_like(times) v = 0 a = 0 x = x0 positions[0] = x0 / x0 for ii in . . . Read more