@jit(nopython=true)

时间: 2023-05-03 20:01:40 浏览: 76
这是一种针对Python语言的编译器优化方案，其目的是通过将Python代码编译为机器代码来提高Python程序的执行速度。在代码中加入@jit(nopython=true)的注释，可以告诉编译器停止使用Python对象，转而直接使用C语言语法和数据类型，进一步提高程序的效率。
相关问题

@jit()和@jit(nopython=True)的区别

`@jit()`与`@jit(nopython=True)`都是用来加速Python代码的装饰器，但是它们之间有一些区别。 `@jit()`会将Python代码编译成LLVM字节码，然后使用JIT（Just-In-Time）编译器执行代码。这种方式相对于纯Python代码运行速度要快很多，但是编译过程需要一定的时间。 `@jit(nopython=True)`会将Python代码转换为等效的LLVM IR（中间表示），并且尽可能地消除Python对象的使用，以便更好地利用LLVM的优化能力，从而获得更快的执行速度。这种方式下，编译时间会比`@jit()`更长，但是可以获得更高的性能提升。 总的来说，如果代码中存在大量Python对象的创建和操作，那么`@jit(nopython=True)`会比`@jit()`更加适合，因为它可以更好地利用LLVM的优化能力。但是如果代码中不存在太多的Python对象，那么两者的性能差异可能就不是很明显了。

@jit(nopython=True, parallel=True)

这是一个用于装饰函数的`@jit`装饰器，它来自于Numba库。`jit`代表"即时编译"，它可以将Python函数编译成高效的机器码，以提高函数的执行速度。`nopython=True`参数指示Numba在编译过程中尽可能地生成无Python对象的代码，这样可以获得更高的性能。而`parallel=True`参数则启用了并行计算，允许函数中的循环进行并行执行以加快运行速度。这些参数的使用可以根据具体的情况进行调整，以获得最佳的性能优化效果。

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运行提示numba.core.errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend)，优化程序@numba.jit(nopython=True) def compute(self): # rest of the code t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in numba.prange(self.width): # rest of the code X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in numba.prange(self.height): # rest of the code Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.width * self.height] self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

可以将 @numba.jit(nopython=True) 更改为 @numba.jit(nopython=False)，然后再次运行代码。 另外，你可以尝试使用 print 语句来输出变量类型和形状，以便更好地调试代码。例如，在代码的开头添加以下几行： ...

The 'nopython' keyword argument was not supplied to the 'numba.jit' decorator.

如果你想使用nopython模式进行编译，需要在numba.jit装饰器中设置nopython=True参数。例如： python import numba @numba.jit(nopython=True) def my_function(x): # function code here 如果不想...

Python numba用法

@jit(nopython=True) # 设置 "nopython" 模式以获得最佳性能 def go_fast(a): trace = 0 for i in range(a.shape): trace += np.tanh(a[i, i]) return a + trace print(go_fast(x)) 这段代码使用了Numba的...

c = dist / 2 * (erf(x / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2))))我想使用numba.jit优化它，可是报错：numba.core.errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend) Untyped global name 'erf': Cannot determine Numba type of <class 'numpy.ufunc'>

@jit(nopython=True) def my_func(dist, x, sigmax, Umean, t): c = dist / 2 * (erf(x / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2)))) return c 这样就可以使用Numba对代码进行...

for i in range(0, len(D)): d = D[i] tt = t_leak[i] dispersion_time = tt[-1] f_ini = float(F_ini[i]) * float(f_wind) # 风频 if d == 100: # 破裂 for j in range(0, len(ignition)): if ignition[j] == "imm": for k in range(0, len(bleve)): if bleve[k] == "yes": # 立即点燃，火球 qt = m0 / t_rup if qt <= 1000: pign = pign1 elif 1000 < qt < 10000: pign = pign2 elif qt >= 10000: pign = pign3 F = f_ini * pign * pbleve 上述程序可以使用jit的原生模式加速吗？

将原有代码中的计算部分转移至上述函数中，并使用@jit(nopython=True)注解进行jit加速，其中nopython=True表示要求使用nopython模式进行编译。然后对于原有的计算部分调用该函数即可。 需要注意的是，numba的...

for ii in range(1, 6)报错：numba.core.errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend) Cannot unify Literal[int](0) and array(float64, 1d, C) for 'GZ.2',

@jit(nopython=True) def my_func(): GZ = np.zeros(5) # 将GZ定义为一个Numpy数组 for ii in range(1, 6): GZ[ii-1] = ii return GZ 在这个示例中，我们将GZ定义为一个Numpy数组，并在循环中使用。这样就...

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@jit(nopython=True) def sum_array(arr): s = 0.0 for i in range(arr.shape[0]): for j in range(arr.shape[1]): s += arr[i][j] return s # 创建一个二维数组 arr = np.random.rand(1000, 1000) # 计算...

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@jit(nopython=True) def calculate_c(dist, x, sigmax, Umean, t): c = dist / 2 * (erf_numba(x / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf_numba((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2)))) return c # example usage ...

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@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)) ...

python加速for循环的方法

@jit(nopython=True) def multiply_by_two(lst): result = [] for i in lst: result.append(i * 2) return result 以上是几种加速 Python for 循环的方法，不同的场景可以选择不同的方法来优化代码性能。

python加速for循环

在 Python 中加速 for 循环的方法有很多种，以下是其中几种比较常见的方法： 1. 使用 list ...@nb.jit(nopython=True) def my_func(): result = 0 for i in range(10000): result += i return result

没有GPU，优化程序class point_cloud_generator(): def init(self, rgb_file, depth_file, save_ply, camera_intrinsics=[312.486, 243.928, 382.363, 382.363]): self.rgb_file = rgb_file self.depth_file = depth_file self.save_ply = save_ply self.rgb = cv2.imread(rgb_file) self.depth = cv2.imread(self.depth_file, -1) print("your depth image shape is:", self.depth.shape) self.width = self.rgb.shape[1] self.height = self.rgb.shape[0] self.camera_intrinsics = camera_intrinsics self.depth_scale = 1000 def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.width * self.height] self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1) def write_ply(self): start = time.time() float_formatter = lambda x: "%.4f" % x points = [] for i in self.data_ply

2. Add the @numba.jit(nopython=True) decorator to the compute method to enable numba JIT compilation: python @numba.jit(nopython=True) def compute(self): # rest of the code 3. ...

python 使用numpy 进行计算最大互信息系数mic，并使用numba库加速和并行计算.给出具体代码

@jit(nopython=True, parallel=True) def calc_mic(x, y): n = x.shape[] mic = . for i in prange(x.shape[1]): for j in prange(y.shape[1]): x_rank = np.argsort(x[:, i]) y_rank = np.argsort(y[:, j]) ...

TypeError: function() got an unexpected keyword argument 'jit_compile'

@numba.jit(nopython=True) def my_function(): # function code here pass # 引用[2] import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}) df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]}) ...

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