文件名称：pymapd:用于OmniSci GPU加速SQL引擎和分析平台的Python客户端
文件大小：6.16MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-17 16:51:20
python machine-learning sqlalchemy hpc gpu
pymapd 适用于 （以前为MapD）的python 兼容接口。 有关更多信息，请参见。 快速安装（CPU） 软件包可在conda-forge和PyPI上获得： conda install -c conda-forge pymapd pip install pymapd 快速安装（GPU） 我们建议在安装具有GPU功能的pymapd时，创建一个全新的conda 3.7或3.8环境。 要安装pymapd和cudf以支持GPU数据框（仅限conda），请执行以下操作： conda create -n omnisci-gpu -c rapidsai -c nvidia -c conda-forge \ -c defaults cudf=0.15 python=3.7 cudatoolkit=10.2 pymapd
【文件预览】：
pymapd-master
----readthedocs.yml(77B)
----MANIFEST.in(75B)
----README.rst(1KB)
----ci()
--------install-test-deps-conda.sh(585B)
--------install-test-deps-pip.sh(304B)
----scripts()
--------bench.py(6KB)
----omnisci()
--------common()
--------completion_hints()
--------extension_functions()
--------__init__.py(0B)
--------thrift()
--------serialized_result_set()
----environment.yml(381B)
----setup.cfg(128B)
----LICENSE.md(11KB)
----setup.py(2KB)
----Makefile(54B)
----.pre-commit-config.yaml(374B)
----Jenkinsfile(19KB)
----pymapd()
--------_parsers.py(6KB)
--------exceptions.py(2KB)
--------cursor.py(5KB)
--------_loaders.py(544B)
--------ipc.py(2KB)
--------_mutators.py(667B)
--------__init__.py(837B)
--------dtypes.py(1KB)
--------_pandas_loaders.py(9KB)
--------_samlutils.py(2KB)
--------_transforms.py(3KB)
--------connection.py(30KB)
--------_utils.py(3KB)
----docs()
--------source()
--------make.bat(808B)
--------Makefile(610B)
----environment_gpu.yml(436B)
----tests()
--------test_data_no_nulls_gpu.py(2KB)
--------test_data_no_nulls_cpu.py(11KB)
--------test_loaders.py(24KB)
--------__init__.py(0B)
--------test_connection.py(7KB)
--------conftest.py(5KB)
--------test_runtime_udf.py(3KB)
--------test_cursor.py(1KB)
--------data()
--------test_integration.py(53KB)
--------test_deallocate.py(5KB)
--------test_results_set.py(3KB)
----.gitignore(1KB)
----pyproject.toml(166B)