numba jit加速python程序
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
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