适用于所有用户
object mode
@jit
nopython
nogil
缓存
并行
@vectorize
@guvectorize
@jitclass
as_numba_type
numba.typed
@cfunc
numba.types.Record.make_c_struct
@stencil
邻域
func_or_mode
cval
标准索引
StencilFunc
输出
objmode
jit_module
@jit(forceobj=True)
gdb
parallel=True
typed
CUDA initialized before forking
数组
cmath
collections
ctypes
enum
math
operator
functools
random
heapq
cffi
stride_tricks
generated_jit
numba.pycc
NUMBA_CAPTURED_ERRORS
致 CUDA 用户
适用于高级用户和开发者
numba.experimental.structref
jit
@overload
towncrier
maint/gitlog2changelog.py
Rewrite
Rewrite.match()
Rewrite.apply()
RewriteArrayExprs.match()
RewriteArrayExprs.apply()
_lower_array_expr()
numba.jit()
numba.extending.overload()
PYTHONHASHSEED
sys.monitoring
Literal
LOAD_FAST_AND_CLEAR
Expr.undef
UndefVar
这是一个维护版本,增加了对 NumPy 1.26 的支持并修复了一个错误。
已添加对 NumPy 1.26 的支持。
(PR-#9227)
自 Python 3.11 更新以来,内联闭包中的浮点数默认参数会产生不正确的结果——现在它们已得到正确处理。
(PR-#9222)
PR #9220: 支持将任意标志传递给 NVVM (gmarkall)
PR #9227: 支持 NumPy 1.26 (旨在审查/合并的 PR) (Tialo gmarkall)
PR #9228: 修复 #9222 - 不要在内联闭包中的函数参数名中将 . 替换为 _ (gmarkall)
gmarkall
Tialo