numba提升python運行速度的實例方法

大家都知道Python運行速度很慢，但是輪子多，因此用戶十分廣泛，在各種領域上都能用到Python，但是最頭疼的還是，解決運行速度問題，因此這里給大家介紹的是numba，是基本是等于再造語言。但是支持的numpy函數并不多。要讓能jit的函數多起來才行。下面就詳細介紹使用numba提升python運行速度方法。

numba簡介：

能夠實現將python函數編譯為機器代碼，提高運行速度。

工作作用：

給python換一種編譯器

使用numba：

1、導入numba及其編譯器

import numpy as npimport numba from numba import jit

2、傳入numba裝飾器jit，編寫函數

@jit(nopython=True) def go_fast(a): trace = 0 for i in range(a.shape[0]): trace += np.tanh(a[i, i]) return a + trace

3、函數傳入實參

x = np.arange(100).reshape(10, 10) go_fast(x)

4、加速的函數執行時間

% timeit go_fast(x)

知識點擴展：

numba適合科學計算

numpy是為面向numpy數組的計算任務而設計的。

在面向數組的計算任務中，數據并行性對于像GPU這樣的加速器是很自然的。Numba了解NumPy數組類型，并使用它們生成高效的編譯代碼，用于在GPU或多核CPU上執行。特殊裝飾器還可以創建函數，像numpy函數那樣在numpy數組上廣播。

什么情況下使用numba呢？

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