如何使用numba提升python运行速度?
大家都知道Python运行速度很慢,但是轮子多,因此用户十分广泛,在各种领域上都能用到Python,但是最头疼的还是,解决运行速度问题,因此这里给大家介绍的是numba,是基本是等于再造语言。但是支持的numpy函数并不多。要让能jit的函数多起来才行。下面就详细介绍使用numba提升python运行速度方法。
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 npimport 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)
大家也可以尝试不加numba的运行时间,这里小编给大家测试了下,加numba高于不加numba运行速度的40倍。好了,大家感兴趣的话,可以尝试下哦~
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