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Link Cython-wrapped C functions against BLAS from NumPy

由 别说谁变了你拦得住时间么 提交于 2020-08-25 04:16:31
问题 I want to use inside a Cython extension some C functions defined in .c files that uses BLAS subroutines, e.g. cfile.c double ddot(int *N, double *DX, int *INCX, double *DY, int *INCY); double call_ddot(double* a, double* b, int n){ int one = 1; return ddot(&n, a, &one, b, &one); } (Let’s say the functions do more than just call one BLAS subroutine) pyfile.pyx cimport numpy as np import numpy as np cdef extern from "cfile.c": double call_ddot(double* a, double* b, int n) def pyfun(np.ndarray

Link Cython-wrapped C functions against BLAS from NumPy

由 我与影子孤独终老i 提交于 2020-08-25 04:16:05
问题 I want to use inside a Cython extension some C functions defined in .c files that uses BLAS subroutines, e.g. cfile.c double ddot(int *N, double *DX, int *INCX, double *DY, int *INCY); double call_ddot(double* a, double* b, int n){ int one = 1; return ddot(&n, a, &one, b, &one); } (Let’s say the functions do more than just call one BLAS subroutine) pyfile.pyx cimport numpy as np import numpy as np cdef extern from "cfile.c": double call_ddot(double* a, double* b, int n) def pyfun(np.ndarray

Link Cython-wrapped C functions against BLAS from NumPy

由 本小妞迷上赌 提交于 2020-08-25 04:16:03
问题 I want to use inside a Cython extension some C functions defined in .c files that uses BLAS subroutines, e.g. cfile.c double ddot(int *N, double *DX, int *INCX, double *DY, int *INCY); double call_ddot(double* a, double* b, int n){ int one = 1; return ddot(&n, a, &one, b, &one); } (Let’s say the functions do more than just call one BLAS subroutine) pyfile.pyx cimport numpy as np import numpy as np cdef extern from "cfile.c": double call_ddot(double* a, double* b, int n) def pyfun(np.ndarray

在Jetson nano上编译paddle（带TensorRT）并跑通Paddle-Inference-Demo

由 限于喜欢 提交于 2020-08-20 02:10:46
懒人区:想直接安装的可以点这个链接。 ---------------------------------分割线--------------- 缘由： 在官方的Paddle-Inference-Demo中，建议Paddle版本>=1.7。 而个人能找到的资源最高的版本是Nvidia论坛的1.6.3版本的paddlepaddle-gpu。以及文档中提供的0.0.0版本（ 链接 ）。 https://forums.developer.nvidia.com/t/paddlepadd-gpu-1-6-3-for-jetson-nano-now-available/111655 在跑Demo的过程中，发现 文档中给出的版本 没有Paddle-TensorRT的功能 ，虽然可以使用GPU加速。但是总感觉有TensorRT但却用不上很膈应。 另外，Nvidia论坛放出的版本虽然支持TensorRT，但是版本低于Paddle-Inference-Demo要求的1.7以上。在查阅 1.6 和 1.7 的文档后，发现API有很大的不同。 我根据1.6.3支持的API对yolov3的demo修改后，**发现推理的结果有很大出入。**参见我在Github提的 issue 。当然，在运行过程中也会报model和lib版本不一致的错误。* 推测是不同版本支持的算子可能不一样（或者实现）？ * 而且

Why jupyter notebook only prints the cython result once?

由 二次信任 提交于 2020-08-19 10:54:34
问题 I am new to cython(only use it for doing a little hw now). I use the following code to see a general idea of it in jupyter notebook. %load_ext Cython %%cython def cfunc(int n): cdef int a = 0 for i in range(n): a += i return a print(cfunc(10)) However, it only prints out the result 45 once. When I run the print function, the cell doesn't show 45 anyone. Is there any problems with the code? How can I make the cell prints out 45 just the same as a normal python code? Thanks. 回答1: When running %

Why jupyter notebook only prints the cython result once?

由 你。 提交于 2020-08-19 10:51:48
问题 I am new to cython(only use it for doing a little hw now). I use the following code to see a general idea of it in jupyter notebook. %load_ext Cython %%cython def cfunc(int n): cdef int a = 0 for i in range(n): a += i return a print(cfunc(10)) However, it only prints out the result 45 once. When I run the print function, the cell doesn't show 45 anyone. Is there any problems with the code? How can I make the cell prints out 45 just the same as a normal python code? Thanks. 回答1: When running %

NumPy 基础知识·翻译完成

由 会有一股神秘感。 提交于 2020-08-16 18:43:41
原文： Numpy Essentials 协议： CC BY-NC-SA 4.0 欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远。 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 NumPy 基础知识 零、前言 一、NumPy 简介 二、NumPy ndarray 对象 三、使用 NumPy 数组 四、NumPy 核心和子模块 五、NumPy 中的线性代数 六、NumPy 中的傅立叶分析 七、构建和分发 NumPy 代码 八、使用 Cython 加速 NumPy 九、NumPy C-API 简介 十、扩展阅读 贡献指南 本项目需要校对，欢迎大家提交 Pull Request。 请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科） 联系方式 负责人 飞龙 : 562826179 其他 在我们的 apachecn/apachecn-ds-zh github 上提 issue. 发邮件到 Email: apachecn@163.com . 在我们的 组织学习交流群 中联系群主/管理员即可. 赞助我们 通过平台自带的打赏功能，或 点击这里 。 来源：

AttributeError: type object 'pandana.cyaccess.cyaccess' has no attribute '__reduce_cython__'

由 徘徊边缘 提交于 2020-08-15 10:39:21
问题 I've installed pandana from git: !{sys.executable} -m pip install git+git://github.com/udst/pandana.git on my jupyterlab: /home/jupyterlab/conda/envs/python/lib/python3.6/site-packages (from fiona->geopandas>=0.2.1->osmnet>=0.1.2->pandana) (7.0) I'm running this code : import pandana, time, os, pandas as pd, numpy as np from pandana.loaders import osm # define your selected amenities and bounding box # configure search at a max distance of 1 km for up to the 10 nearest points-of-interest

Are executables produced with Cython really free of the source code?

由 这一生的挚爱 提交于 2020-08-15 08:25:28
问题 I have read Making an executable in Cython and BuvinJ's answer to How to obfuscate Python code effectively? and would like to test if the source code compiled with Cython is really "no-more-there" after the compilation. It is indeed a popular opinion that using Cython is a way to protect a Python source code, see for example the article Protecting Python Sources With Cython. Let's take this simple example test.pyx : import json, time # this will allow to see what happens when we import a

什么让python-pandas与excel彻底拉开了距离

由 天涯浪子 提交于 2020-08-14 17:59:16
现代办公室里几乎任何一项工作都会用到Excel，每打开一个job deion，我们都会看到一句“要求掌握Excel”。对于程序员来说最好用的数据分析一定是Python中最常用的数据分析包Pandas了。 初识Pandas Pandas是一个Python的核心数据分析支持库，它提供了强大的 一维数组和二维数组 处理能力，其非常擅长与处理二维表结构，带行列标签的矩阵数据，时间序列数据。Pandas提供的两个主要数据结构一维数组（Series）和二维数组（DataFrame）强力的支撑着当今金融、统计、社会科学、工程等诸多领域的数据分析工作。通过Pandas我们可以方便的操作数据的增、查、改、删、合并、重塑、分组、统计分析，此外Pandas还提供了非常成熟的 I/O 工具，用于读取文本文件，excel文件，数据库等不同来源数据，利用超快的 HDF5 格式保存/加载数据。 还有非常重要的一点，pandas是 完全免费的开源软件 ，而且还 不受操作系统的限制 ——在Windows和MacOS上都能跑的溜溜的。 Pandas到底强在哪里？ 1、Pandas很快，Pandas是基于numpy开发的，此外Pandas的很多底层算法都经过Cython优化。 2、强大的包容性，利用Pandas可以将Python或Numpy里不规则的数据结构，轻松转换为DataFrame。 3、灵活、直观的数据处理能力
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