Question

我试图使用numba来提升scipy.integrate.odeint的python性能。为此，我必须使用@ nb.jit（nopython = True）来定义ODE系统的函数。但是，这个函数必须在我的程序中将另一个python类实例作为参数。我还必须使用适当的规格与@ nb.jitclass（spec）一起使用jit。这很好，直到我发现一个严重的问题，当类的规范包括另一种类的实例作为其方法。我的代码正在关注。

import numba as nb
from scipy.integrate import odeint


spec1=[("hi", nb.i4)]
@nb.jitclass(spec1)
class Hi(object):
    def __init__(self):
        self.hi = 0

spec2=[("dummy", nb.i4), ("dummy1", nb.i4)]
@nb.jitclass(spec2)
class Dummy(object):
    def __init__(self, anotherClassInstance):
        self.dummy = 0
        self.dummy1 = anotherClassInstance

class A:
    def __init__(self, someClassInstance):
        self.a1 = someClassInstance

    def odeSystem(self, x, t):
        return _odeSystem(x, t, self.a1)

    def odeSolve(self, iValues, ts):
        sol = odeint(self.odeSystem, iValues, ts)
        return sol

@nb.jit(nopython=True)
def _odeSystem(x, t, someClassInstance):
    return 1-x



if __name__ == "__main__":
    c = Hi()
    b = Dummy(c)
    a = A(b)
    print a.odeSolve(0.5, range(0, 10))

总结：所以这里＆＃34; A级＆＃34;是我的颂歌解决者。

编译方法＆＃34; odeSystem＆＃34;与numba一样，它不能是一个类方法。所以我在课堂之外做了另一个功能＆＃34; _odeSystem＆＃34;。
不幸的是，我的odeSystem必须有一个类实例作为参数。因此我使用@jitclass正确编译了类实例参数。
我又遇到了另一个问题，这个班级＆＃34; Dummy＆＃34;还将另一种类实例作为其属性之一。我不知道如何设置＆＃34; spec＆＃34;为了这堂课。我试过＆＃34; dummy1＆＃34;用＆＃34; nb.typeof（Hi）＆＃34;但它没有用。

请帮帮我。提前谢谢。

Answer 1

您可以在规范定义中使用df %>% group_by(Species) %>% summarise_at(vars(ex.fa), funs(mean, sd(.,na.rm = TRUE)))来保存其他类型的实例。请参阅numba源代码树here

中的示例

.class_type.instance_type

如果类的属性包含另一个类实例，如何指定numba jitclass？

1 个答案: