文件名称：pnumpy:并行NumPy可以无缝加速大型数组（64K +元素）的NumPy，而无需更改现有代码
文件大小：302KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 12:49:02
performance numpy C++
PNumPy 并行NumPy可以无缝加速大型数组（64K +元素）的NumPy，而无需更改现有NumPy代码。 对于python 3.6、3.7、3.8和3.9，NumPy> = 1.18的PNumPy支持Linux，Windows和MacOS。 此第一个版本加快了NumPy二进制和一元ufunc的速度，例如加，乘，isnan，abs，sin，log，sum，min等。 加速功能还包括： sort，argsort，lexsort，arange，boolean indexing和fancy indexing 。 在不久的将来，我们将加快： astype，where，putmask和searchsorted的速度。 其他使用numpy的软件包，例如或 ，也将加快大型阵列的使用。 安装 pip install pnumpy 您也可以通过以下方式安装最新的开发版本： pip inst
【文件预览】：
pnumpy-main
----MANIFEST.in(264B)
----test_requirements.txt(455B)
----.github()
--------workflows()
----ci()
--------requirements.txt(37B)
----benchmarks()
--------README.rst(3KB)
--------__init__.py(0B)
--------bench_ufunc.py(24KB)
----.bumpversion.cfg(375B)
----CHANGELOG.rst(86B)
----src()
--------atop()
--------pnumpy()
--------nte()
----AUTHORS.rst(62B)
----asv.conf.json(3KB)
----CONTRIBUTING.md(2KB)
----doc_src()
--------source()
--------make.bat(799B)
--------images()
--------Makefile(649B)
--------doc_requirements.txt(14B)
----LICENSE(1KB)
----setup.cfg(2KB)
----setup.py(6KB)
----README.md(3KB)
----.editorconfig(249B)
----tests()
--------test_ufuncs.py(3KB)
--------test_pnumpy.py(1KB)
--------conftest.py(774B)
----CODE_OF_CONDUCT.md(3KB)
----.gitignore(766B)
----pyproject.toml(79B)
----.coveragerc(149B)
----_add_newdocs.py(4KB)