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numba提升python運行速度的實例方法

 更新時間:2021年01月25日 15:16:57   作者:十一  
在本篇文章里小編給大家整理的是一篇關于numba提升python運行速度的實例方法,有興趣的朋友們可以參考下。

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(shù)并不多。要讓能jit的函數(shù)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(xiàn)將python函數(shù)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 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)

知識點擴展:

numba適合科學計算

numpy是為面向numpy數(shù)組的計算任務而設計的。

在面向數(shù)組的計算任務中,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)組做大量科學計算時
  • 使用for循環(huán)時

到此這篇關于numba提升python運行速度的實例方法的文章就介紹到這了,更多相關如何使用numba提升python運行速度內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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