from joblib import Parallel, delayed 安装了joblib下面有红线

如果你在安装 `joblib` 后在代码中使用 `from joblib import Parallel, delayed` 时出现了红线，很可能是因为你的代码编辑器无法识别 `joblib` 库。这并不影响代码的运行，因为 Python 解释器可以正确地导入和使用 `joblib` 库。

如果你想要消除红线，可以尝试在代码文件的开头添加以下行：

# pylint: disable=import-error

这会告诉你的代码编辑器忽略 `joblib` 库的导入错误。如果你使用的是 Visual Studio Code，还可以安装 `Python` 扩展，并在扩展设置中启用 `Python > Linting: Enabled` 来启用代码检查功能。

相关问题

from joblib import Parallel, delayed

这是一个Python模块中的一行代码，用于实现并行计算。其中，joblib是一个用于在Python中进行并行计算的库，Parallel和delayed则是joblib中的两个函数。Parallel用于创建并行计算的任务，而delayed则用于指定要并行计算的函数。具体使用方法可以参考joblib的官方文档。

请通过from joblib import Parallel, delayed

`from joblib import Parallel, delayed` 这一行导入的是joblib库中的两个核心功能模块，它们主要用于并行计算和异步任务调度：

- `Parallel` 是joblib中的并行处理工具，用于创建并启动多线程或多进程池，可以加速执行耗时的任务。你可以使用它来运行一系列函数，并允许这些函数并发地执行，比如`Parallel(n_jobs=-1)(map_func(args_list))`，其中`n_jobs`指定并行度。

- `delayed` 函数则是一个装饰器，它可以将一个函数转换成一个延迟调用的对象。当你将这样的对象传递给 `Parallel` 对象时，joblib会将其推迟到实际执行时再计算，这样可以让你更方便地构建并行计算任务的序列。

例如，你可以这样使用它们：

import numpy as np

def expensive_computation(x):
    return x * x

# 并行计算列表中每个元素的平方
inputs = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
results = Parallel(n_jobs=2)(delayed(expensive_computation)(x) for x in inputs)

在这个例子中，`expensive_computation` 函数将会被并行地应用到列表 `inputs` 的每个元素上。