我正在执行一些操作pandas，NumPy在 Windows 中我可以看到 CPU 的所有内核都在运行，但在 Linux 环境中，一切都在1 core上运行。

我想参与所有核心，以便快速执行操作。

例如，

我只想执行一次此功能，但使用所有核心。因为当它只使用一个内核时，它在 Linux 中大约需要 6 个小时，尽管在窗口中只需要 2 个小时。

我在 Windows numexpr 中看到将默认核心设置为 4。

有什么方法可以让我在 Linux 中通过代码做同样的事情吗？

我正在尝试利用 CPU 的所有内核，对于 NumPy，我可以使用所有内核，但是当我在 pandas 中执行某些操作时，它再次只使用一个 CPU 内核。我试图设置最大线程和其他参数，但对我没有任何作用。

例如，

当系统执行 Numpy 操作时，CPU 是大多数内核的利用率，但对于 pandas，一切都在单个内核上运行。

我制作了一个 Dash Web 应用程序，使用 PyInstaller 创建了一个 .exe。该应用程序加载没有问题，但在调用函数时它突然停止。问题似乎在于未安装 numexpr 库（熊猫检查 _NUMEXPR_INSTALLED 失败），即使通过在 python 中运行脚本不会产生任何问题。

cmd错误图片

我正在使用 pandas 1.0.1、PyInstaller 3.6 和 Python 3.7.7 我已经尝试过以下操作：

• 由于 PyInstaller 的问题，将 pandas 从 1.0.5 降级到 1.0.1

• 将 pandas 路径添加到 PyInstaller .spec 文件

• 我安装了 numexpr，但版本是 2.7.1，并且在 pandas.compat_optional 中定义了 2.6.2 版本，因此它也引起了一些问题并且没有工作。pip 不允许我安装任何版本的 numexpr

任何想法如何克服这个问题来拥有一个功能性的.exe？PS：该应用程序还使用 numpy、scypi 和 sklearn。

我尝试使用lambdify 加速对MutableDenseMatrix 的评估。它适用于模块“numpy”。'Numexpr' 应该更快（因为我需要评估来解决一个大的优化问题）。

我正在尝试做的一个较小的例子是

它引发了错误

有没有办法为 DenseMatrices 使用lambdify？或者另一个想法如何加快评估？

提前致谢！

我想使用 numexpr (2.7) 检查 Numpy 字符串数组的每个元素是否包含给定的字符串。我已经写了：

我得到：ValueError: unknown type str96

我还尝试指定一个具有相同结果的dtypeforx

我有一个机器人，我正在尝试制作一个数学命令，我正在使用 numexprs eval 效果很好，但我有一个问题。当用户在一个非常高的数字（fe 8287467846 * 72846871642847846）上使用数学命令时，机器人会中断，所以我不得不限制命令。有没有一种方法可以在人们无法破解我的机器人的情况下公开它？我对任何图书馆或其他任何东西都持开放态度。

先感谢您

我正在尝试绘制一些符号数据的图。我从以下形式的回归中得到了一些表达：

这里expr有一些预测：f = f(T, P, ER)。我知道这个特殊的例子是一个疯狂的表达，但它并不是非常重要。基本上，假设我有一些数据框，plotdata我正在尝试生成具有以下内容的图：

但是，我收到一个错误f_pred。

我对这个numexpr包不是很熟悉。但是，我一直在将其从 1D 回归构建到现在的 3D 回归。ER是我的一维变量并且工作正常。自从一维案例以来，我显然已经稍微改变了我的代码，但我仍然对为什么会弹出这个错误感到有点茫然。

任何指针将不胜感激。

在 Windows 10 Python 3.7.9 (IDLE) 上，我成功安装了“pip install numexpr”，但是在“import numexpr as ne”时出现错误：

回溯（最后一次调用）：文件“<pyshell#21>”，第 267 行，在 import numexpr as ne 文件“C:\Python379\lib\site-packages\numexpr_ init _.py”，第 28 行，来自numexpr.interpreter import MAX_THREADS, use_vml, __ BLOCK_SIZE1__ ImportError: DLL load failed: 找不到这个模块。

也许我需要以其他方式安装 Numexpr

我用点子python -m pip install tables

但后来我得到这个错误

问题

在 numexpr 的表达式中使用输出数组是否保证安全？

• numexpr.evaluate（例如，local_dict=None，global_dict=None，out=None，order='K'，casting='safe'，**kwargs）

背景

我想知道表达式中是否使用了数组for out，它可能会在执行过程中被覆盖，这可能会导致意外结果。在一个简单的测试中，使用out表达式中的数组来查看它是否将用作被覆盖的临时缓冲区。

它看起来out数组中的值在执行期间是完整的。因此我想在out所有执行完成之前不会修改数组中的值。

但是，有保障吗？查看了文档，例如它是如何工作的，但没有明确说明。请指教。