使用numba怎么提升python的运行速度-创新互联

今天就跟大家聊聊有关使用numba怎么提升python的运行速度，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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numba简介：

能够实现将python函数编译为机器代码，提高运行速度。

工作作用：

给python换一种编译器

使用numba：

1、导入numba及其编译器

import numpy as np
import numba 
from numba import jit

2、传入numba装饰器jit，编写函数

@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、函数传入实参

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

4、加速的函数执行时间

% timeit go_fast(x)

知识点扩展：

numba适合科学计算

numpy是为面向numpy数组的计算任务而设计的。

在面向数组的计算任务中，数据并行性对于像GPU这样的加速器是很自然的。Numba了解NumPy数组类型，并使用它们生成高效的编译代码，用于在GPU或多核CPU上执行。特殊装饰器还可以创建函数，像numpy函数那样在numpy数组上广播。

什么情况下使用numba呢？

看完上述内容，你们对使用numba怎么提升python的运行速度有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。

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