numba提升python运行速度的实例方法

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。下面就详细介绍使用numba提升python运行速度方法。给python换一种编译器1、导入numba及其编译器2、传入numba装饰器jit，编写函数3、函数传入实参4、加速的函数执行时间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。