#numpy #numba #codegems #zeros

История с zeros не закончилась )) Открылись новые факты. Я подумал, нумба показалась медленной из-за переключения контекста, поэтому внутри каждой функции выше просто сделал цикл до 10, чтобы основную работ вести внутри контекста. К примеру,

def numpy_fancy_assign(a):
for _ in range(10):
a[:, :] = 0
a[500, 500] = 1
return a

и т.д.
Выводы из прошлого поста подтвердились: numba-версии действительно медленнее numpy-евских, КРОМЕ a[:, :] = 0, которая одна-единственная при выполнении в контексте numba в 5 раз быстрее зануляет numpy-массив, чем сам numpy.

Оптимальная тактика на сегодня: массив создавать надо вне numba с помощью .zeros(), а обнулять его вызовом a[:, :] = 0 внутри numba (если, конечно, это надо делать много раз). Feature request чтобы нумба редиректила на np.zeros.