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Python 提速器numba

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简介

Numba是一个用于Python的即时编译器，可以将Python代码转换为本地机器代码，从而提高代码的执行速度。Numba支持CPU和GPU加速，并且可以与NumPy和SciPy等科学计算库无缝成。本文将介绍如何使用Numba来加速Python代码，并提供两个示例。

安装Numba

在使用Numba之前我们需要先安装它。可以使用pip命令来安装Numba：

pip install numba

使用Numba加速Python代码

使用Numba加速Python代码非常简单。只需要在函数定义前添加@jit装饰器即可。下面是一个使用Numba加速的示例：

from numba import jit

@jit
def add(a, b):
    return a + b

print(add(1, 2))  # 3

上面的代码将使用Numba加速add函数，并将结果打印出来。

示例1：使用Numba加速矩阵乘法

下面是一个使用Numba加速矩阵乘法的示例：

import numpy as np
from numba import jit

@jit
def matmul(a, b):
    m, n = a.shape
    n, p = b.shape
    c = np.zeros((, p))
    for i in range(m):
        for j in range(p):
            for k in range(n):
                c[i, j] += a[i, k] * b[k, j]
    return c

a = np.random.rand(1000, 1000)
b = np.random.rand(1000, 1000)

c = matmul(a, b)
print(c)

上面的代码将使用Numba加速矩阵乘法，并将结果打印出来。

示例2：使用Numba加速斐波那契数列

下面是使用Numba加速斐波那契数列的示例：

from numba import jit

@jit
def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)

print(fib())

上面的代码将使用Numba加速斐波那契数列，并将结果打印出来。

总结

本文介绍了如何使用Numba来加速Python代码，并提供了两个示例。我们可以使用@jit装饰器来加速Python函数，也可以使用Numba加速NumPy和SciPy等科学计算库函数。使用Numba可以显著提高Python代码的执行速度，特别是在处理大型数据集时。

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