今天就跟大家聊聊有關使用numba怎么提升python的運行速度，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家專注于做網站、成都網站建設與策劃設計,東豐網站建設哪家好?創(chuàng)新互聯(lián)公司做網站,專注于網站建設十余年,網設計領域的專業(yè)建站公司;建站業(yè)務涵蓋:東豐等地區(qū)。東豐做網站價格咨詢:028-86922220

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

看完上述內容，你們對使用numba怎么提升python的運行速度有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。

名稱欄目：使用numba怎么提升python的運行速度-創(chuàng)新互聯(lián)
當前鏈接：http://weahome.cn/article/jpdge.html