具有numpy矩阵不运行的Numba .未知属性

Question

我正在做以下计算：

y = np.mat(np.log(datay))   
x = np.mat([datax**2, datax, np.ones(len(datax))]).T
popt = (x.T * x).I * x.T * y.T

datax和datay是正常的一维np.arrays，例如：

datay = np.array([1,4,9,16])
datax = np.array([1,2,3,4])

计算效果很好。但是我想加快速度，所以我试着把它放进numba：(我是numba...but的新手，想试一试)

@jit(nopython=True)
def calc(datax, datay):
    y = np.mat(np.log(datay))   
    x = np.mat([datax**2, datax, np.ones(len(datax))]).T
    return (x.T * x).I * x.T * y.T

但这是行不通的。我得到以下错误

在nopython (nopython前端)失败 模块numpy的未知属性“矩阵”

那我怎么能让它起作用呢？

第二件事是:正如您可能注意到的，我正在计算二阶多项式的参数。我需要尽快做到这一点，因为我需要经常这样做。所以现在我只想把所有的

result = np.zeros(len(datay), 3)
datax  = np.array([1,2,3,4)]  
x = np.matrix([datax**2, datax, np.ones(len(datax))]).T  
for i, data in enumerate(datay):
    data = np.array(data-baseline)
    if (any(i <= 0 for i in data)): continue
    try:
        y = np.matrix(np.log(data))                 
        result[i] = ((x.T * x).I * x.T * y.T).A1

我怎样才能加快速度:只要把所有的内容都放在一个numba函数中，并希望编译就行了？或者还有其他聪明的方法？numba有并行化的工具，对吗？它们能适用于我的情况吗？

谢谢你抽出时间:)

Answer 1

numba支持的所有numpy特性都在文档中的以下页面中列出：

http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/numpysupported.html

未列出对numpy矩阵对象的支持，因此目前无法在numba jitted程序中使用它们。如果您所做的工作很容易被向量化，并且不涉及创建许多中间数组对象，那么从numba获得的速度可能是有限的。您可以尝试从matrix切换到array数据结构，因为后者是受支持的。矩阵对象只是有一些稍微不同的行为，所以应该很容易转换代码。