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(lǐng)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(shù)并不多。要讓能jit的函數(shù)多起來才行。下面就詳細(xì)介紹使用numba提升python運行速度方法。
numba簡介：
能夠?qū)崿F(xiàn)將python函數(shù)編譯為機(jī)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(dǎo)入numba及其編譯器
import numpy as np import numba from numba import jit
2、傳入numba裝飾器jit，編寫函數(shù)
@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(shù)傳入實參
x = np.arange(100).reshape(10, 10) go_fast(x)
4、加速的函數(shù)執(zhí)行時間
% timeit go_fast(x)
知識點擴(kuò)展：
numba適合科學(xué)計算
numpy是為面向numpy數(shù)組的計算任務(wù)而設(shè)計的。
在面向數(shù)組的計算任務(wù)中，數(shù)據(jù)并行性對于像GPU這樣的加速器是很自然的。Numba了解NumPy數(shù)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(zhí)行。特殊裝飾器還可以創(chuàng)建函數(shù)，像numpy函數(shù)那樣在numpy數(shù)組上廣播。
什么情況下使用numba呢？
- 使用numpy數(shù)組做大量科學(xué)計算時
- 使用for循環(huán)時
到此這篇關(guān)于numba提升python運行速度的實例方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)如何使用numba提升python運行速度內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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