До сих пор, не что иное как более эффективная компиляция с make
:
gmake -j
-j
опция позволяет задачи, которые не зависят друг от друга для выполнения параллельно.
Нет , NumPy не содержит такой функции. Комбинаторная оптимизация выходит за рамки NumPy. Возможно, это удастся сделать с помощью одного из оптимизаторов в scipy.optimize
, но я чувствую, что ограничения могут не относиться к правильная форма.
NetworkX , вероятно, также включает алгоритмы для задач назначения.
Существует реализация алгоритма Мункреса в виде модуля расширения Python, который имеет поддержку numpy. Я успешно использовал его на своем старом ноутбуке. Однако на моей новой машине это не работает - я предполагаю, что существует проблема с "новыми" версиями numpy (или 64-битной архитектурой).