关于构建Fortran/Numpy扩展时不完整的python源代码分布和numpy.frombuffer的问题就给大家分享到这里,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于"importnumpyasnp"I
关于构建 Fortran/Numpy 扩展时不完整的 python 源代码分布和numpy.frombuffer的问题就给大家分享到这里,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于"import numpy as np" ImportError: No module named numpy、3.7Python 数据处理篇之 Numpy 系列 (七)---Numpy 的统计函数、AMD 推出 GPUFORT:Fortran+OpenACC 和 CUDA Fortran 的源到源转换、Difference between import numpy and import numpy as np等相关知识的信息别忘了在本站进行查找喔。
本文目录一览:- 构建 Fortran/Numpy 扩展时不完整的 python 源代码分布(numpy.frombuffer)
- "import numpy as np" ImportError: No module named numpy
- 3.7Python 数据处理篇之 Numpy 系列 (七)---Numpy 的统计函数
- AMD 推出 GPUFORT:Fortran+OpenACC 和 CUDA Fortran 的源到源转换
- Difference between import numpy and import numpy as np
构建 Fortran/Numpy 扩展时不完整的 python 源代码分布(numpy.frombuffer)
如何解决构建 Fortran/Numpy 扩展时不完整的 python 源代码分布
在构建包含 Fortran/Numpy 扩展的 Python 包的源代码分发时,源代码分发是不完整的。它缺少源文件 fortranobject.c
和 fortranobject.h
,当您执行 二进制 构建 (setup
) 时,它们由 numpy 自己的 bdist
函数复制,或本地安装。但是,如果您执行 source 构建 (sdist
),则不会打包这些文件。因此,源代码分发不能用于本地构建二进制轮,因此本地安装也会失败。
最初,我将此报告为 pypa/build
中的错误(请参阅:https://github.com/pypa/build/issues/326)。但是,我认为问题在于 numpy
,而不是 pypa/build
,因为当您执行传统的 python setup.py build_ext sdist
来构建源代码分发时会出现同样的问题。
有人知道如何解决这个问题吗?
解决方法
好的,我终于找到了这个问题,我认为这是 Numpy 的 Extension
中的 distutils
如何处理 pyf
源文件的错误。这是错误报告:https://github.com/numpy/numpy/issues/19441。
"import numpy as np" ImportError: No module named numpy
问题:没有安装 numpy
解决方法:
下载文件,安装
numpy-1.8.2-win32-superpack-python2.7
安装运行 import numpy,出现
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#2>", line 1, in <module>
import numpy
File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 153, in <module>
from . import add_newdocs
File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\add_newdocs.py", line 13, in <module>
from numpy.lib import add_newdoc
File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\lib\__init__.py", line 8, in <module>
from .type_check import *
File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\lib\type_check.py", line 11, in <module>
import numpy.core.numeric as _nx
File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py", line 6, in <module>
from . import multiarray
ImportError: DLL load failed: %1 不是有效的 Win32 应用程序。
原因是:python 装的是 64 位的,numpy 装的是 32 位的
重新安装 numpy 为:numpy-1.8.0-win64-py2.7
3.7Python 数据处理篇之 Numpy 系列 (七)---Numpy 的统计函数
目录
[TOC]
前言
具体我们来学 Numpy 的统计函数
(一)函数一览表
调用方式:np.*
.sum(a) | 对数组 a 求和 |
---|---|
.mean(a) | 求数学期望 |
.average(a) | 求平均值 |
.std(a) | 求标准差 |
.var(a) | 求方差 |
.ptp(a) | 求极差 |
.median(a) | 求中值,即中位数 |
.min(a) | 求最大值 |
.max(a) | 求最小值 |
.argmin(a) | 求最小值的下标,都处里为一维的下标 |
.argmax(a) | 求最大值的下标,都处里为一维的下标 |
.unravel_index(index, shape) | g 根据 shape, 由一维的下标生成多维的下标 |
(二)统计函数 1
(1)说明
(2)输出
.sum(a)
.mean(a)
.average(a)
.std(a)
.var(a)
(三)统计函数 2
(1)说明
(2)输出
.max(a) .min(a)
.ptp(a)
.median(a)
.argmin(a)
.argmax(a)
.unravel_index(index,shape)
作者:Mark
日期:2019/02/11 周一
AMD 推出 GPUFORT:Fortran+OpenACC 和 CUDA Fortran 的源到源转换
Phoronix 消息指出,AMD 现已经向一个名为 GPUFORT 的新项目公开了他们的代码。这个新的 GPUFORT 项目将处在 Radeon Open eCosystem(ROCm)的保护伞下,是他们在帮助拥有大型 CUDA 代码库的开发者从 NVIDIA 的封闭生态系统中进行过渡所做的最新努力。
过去几年的时间里,AMD 已经做出了 HIPify 和其他方面努力,以帮助开发人员将尽可能多的 CUDA 特定代码迁移到 Radeon 开源计算堆栈支持的接口。迄今为止,这些努力大部分都集中在 C/C++ 代码上,而 GPUFORT 则是采用以 CUDA 为中心的 Fortran 代码并将其调整为 Radeon GPU 执行。GPUFORT 支持将 CUDA Fortran 和基于 OpenACC 的 Fortran 代码的源代码转换为 OpenMP 4.5+ 以供 GPU 执行或 Fortran + HIP C++ 代码。
根据介绍,GPUFORT 是一个研究项目,不是编译器本身,而是执行源到源转换的 Python 代码库。至少在目前的这个阶段,AMD 工程师并不指望 GPUFORT 能够创建一个完全有效的自动化解决方案;但对于更复杂的代码库来说,可能需要对自动生成的代码进行一些手动审查和修复。
目前,GPUFORT 开发人员已经成功地使用该工具将各种现实世界的 HPC 软件转换为 OpenMP Fortran/HIP C++ 代码,并取得了成功 —— 相对于原来 NVIDIA 注重的 Fortran 代码而言,性能变得更强。
AMD 已经在 MIT 许可下公开了 GPUFORT 的代码。
Difference between import numpy and import numpy as np
Difference between import numpy and import numpy as np
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I understand that when possible one should use This helps keep away any conflict due to namespaces. But I have noticed that while the command below works the following does not Can someone please explain this? python numpy
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4 Answers
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numpy is the top package name, and doing When you do In your above code: Here is the difference between
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The When you import a module via the numpy package is bound to the local variable Thus, is equivalent to, When trying to understand this mechanism, it''s worth remembering that When importing a submodule, you must refer to the full parent module name, since the importing mechanics happen at a higher level than the local variable scope. i.e. I also take issue with your assertion that "where possible one should [import numpy as np]". This is done for historical reasons, mostly because people get tired very quickly of prefixing every operation with Finally, to round out my exposé, here are 2 interesting uses of the 1. long subimports 2. compatible APIs
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when you call the statement
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This is a language feature. This feature allows:
Notice however that Said that, when you run You receive an
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