Numba 0.35.0：使用 NumPy out 参数

Question

我正在做一些测试以更好地了解 Numba 如何与 NumPy 一起工作，在这里我想看看 Numba 是否可以处理参数。

import numpy as np 
from numba import njit , jit
from time import time 

@njit
def mult(a,b, N = 1000000):
    c = np.zeros_like(a)
    for i in range(N):
        np.multiply(a, b, out=c)
    return c

d = np.asarray([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
e = np.asarray([1,2,3,4,5,6,7,8,9])

t = time()
e = mult(d,e)

print "Time Elapsed :" + str(time() - t)

不使用 Numba，代码运行良好。它甚至比使用 @jit 装饰更快：~1.2s 对 ~1.6s 我的配置。

使用 @njit 会导致错误：

 LoweringError: unsupported keyword arguments when calling Function(<ufunc 'multiply'>)

虽然，Reading the Numba 0.15.1 doc.，他们说支持 out 参数。我能做些什么呢？

Answer 1

只是nopython模式下的numba不支持关键字参数。如果您将它作为位置参数传递，它会起作用：

@njit
def mult(a,b, N = 1000000):
    c = np.zeros_like(a)
    for i in range(N):
        np.multiply(a, b, c)
    return c

然而，使用总是做同样事情的循环可能是 numba 的一个问题，因为有时 numba 编译器会注意到结果在循环之间不会改变，它会完全优化循环 - 本质上导致错误的时间。但是在这种情况下，我认为这不会发生，但是在使用像 numba 这样的激进编译器并根据 "naive" Python 方法对其进行计时时需要小心。

Numba 0.35.0：使用 NumPy out 参数

Numba 0.35.0 : Use NumPy out parameter

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