numba 二维数组
时间: 2023-12-09 14:32:42 浏览: 27
numba 是一个用于加速 Python 程序的库,它可以将 Python 代码转换为机器码,从而提高程序的运行速度。对于二维数组,可以使用 numba 提供的 jit 装饰器来加速其运算。下面是一个简单的例子:
```python
import numpy as np
from numba import jit
@jit(nopython=True)
def sum_2d_array(arr):
m, n = arr.shape
res = 0
for i in range(m):
for j in range(n):
res += arr[i, j]
return res
arr = np.random.rand(1000, 1000)
print(sum_2d_array(arr))
```
在上面的例子中,我们定义了一个函数 `sum_2d_array`,它接受一个二维数组作为参数,并返回数组中所有元素的和。使用 `@jit(nopython=True)` 装饰器可以让 numba 对该函数进行优化。在函数内部,我们使用了两个 for 循环来遍历数组中的所有元素,并将它们累加到变量 `res` 中。最后,我们输出了数组中所有元素的和。
相关问题
numba加速代码,并且函数用numpy初始化一个空列表,在列表里存放二维数组
以下是一个例子,使用numba加速代码并初始化一个空列表,该列表存储二维数组:
```python
import numpy as np
from numba import jit
# 使用numba加速函数
@jit(nopython=True)
def my_func(n):
# 初始化一个空列表
arr_list = []
# 循环n次
for i in range(n):
# 创建一个随机的二维数组
arr = np.random.rand(3, 3)
# 将该数组添加到列表中
arr_list.append(arr)
# 返回列表
return arr_list
# 调用函数
result = my_func(10)
# 打印结果
print(result)
```
在此示例中,我们使用`@jit`装饰器将函数`my_func`转换为numba加速函数。该函数接受一个整数参数`n`,并初始化一个空列表`arr_list`。然后,它循环n次,每次创建一个随机的3x3二维数组,并将其添加到列表中。最后,它返回该列表。
在调用函数后,我们将结果存储在`result`变量中,并打印该变量。结果应该是一个包含10个随机3x3二维数组的列表。
numba,定一个函数传入的是python普通的二维数组,实现按行求和
可以使用Numba的JIT编译器来加速Python函数。以下是一个使用Numba JIT编译器的示例代码,实现按行求和:
```python
import numba as nb
@nb.jit(nopython=True)
def row_sum(arr):
row_sums = []
for row in arr:
row_sum = 0
for elem in row:
row_sum += elem
row_sums.append(row_sum)
return row_sums
```
该函数使用了Numba的JIT编译器来加速计算。它接受一个二维数组作为输入,并返回一个包含每行和的列表。在函数中,我们遍历每一行并计算它们的和。然后将每行的和添加到一个列表中,并将该列表作为结果返回。
使用示例:
```python
arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
row_sums = row_sum(arr)
print(row_sums) # [6, 15, 24]
```
该示例将一个3x3的二维数组传递给`row_sum`函数,并打印函数的输出结果。输出结果为一个包含每行和的列表:[6, 15, 24]。