Python教程

numba加速python程序

本文主要是介绍numba加速python程序,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

numba

numba加速循环、numpy的一些运算,大概是将python和numpy的一些代码转化为机器代码,速度飞快!

加速耗时很长的循环时:

from numba import jit
# 在函数前加
@jit(nopython=True)
def func():
    ...

但是条件比较苛刻,比如函数内不能对全局变量进行修改,不能有未明确类型的list和dict(否则需要固定类型,在初始化的时候用 typed.List.empty_list(types.float64) 这种)

举个例子:

@jit(nopython=True)
def func(arr, times):
    # 这里 arr 和 times 可以是numpy数组。函数内不能对外部的变量进行修改
    for i in range(character_num):
        s = 0
        for j in range(character_num):
            s += arr[i][j]
        for j in range(character_num):
            if arr[i][j] != 0:
                arr[i][j] = arr[i][j] / s
                
            arr[i][j] = lmbda * arr[i][j] + (1 - lmbda) * times[j]
    return arr

若要对list, dict等类型进行操作,使用类似于typed.List.empty_list(types.float64) 的操作来初始化

文档可见https://numba.readthedocs.io/en/stable/index.html

这篇关于numba加速python程序的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!