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利用numba让python速度提升百倍

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利用 Numba 让 Python 速度提升百倍的完整攻略

Numba 是一个用于 Python 和 NumPy 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。在本文中，我们将介绍如何使用 Numba 来加速 Python 代码，并提供两个示例来演示其效果。

安装 Numba

在使用 Numba 之前，我们需要先安装它。可以使用以下命令来安装 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 Python 函数上添加一个装饰器 @numba.jit，Numba 就会自动将该函数编译为本地机器代码。下面是一个使用 Numba 加速 Python 代码的示例：

import numba

@numba.jit
def sum(a, b):
    return a + b

print(sum(1, 2))

上面的代码定义了一个函数 sum，并使用 @numba.jit 装饰器将其编译为本地机器代码。我们可以使用 sum 函数来计算两个数字的和，并将结果打印到屏幕上。

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
import numba

@numba.jit
def matmul(a, b):
    m, n = a.shape
    p = b.shape[1]
    c = np.zeros((m, 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)

%timeit matmul(a, b)

上面的代码定义了一个函数 matmul，并使用 @numba.jit 装饰器将其编译为本地机器代码。我们可以使用 matmul 函数来计算两个矩阵的乘积，并使用 %timeit 命令来测试其执行时间。

示例2：使用 Numba 加速斐波那契数列

下面是一个使用 Numba 加速斐波那契数列的示例：

import numba

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

print(fib(10))

上面的代码定义了一个函数 fib，并使用 @numba.jit 装饰器将其编译为本地机器代码。我们可以使用 fib 函数来计算斐波那契数列的第 n 项，并将结果打印到屏幕上。

总结

本文介绍了如何使用 Numba 来加速 Python 代码，并提供了两个示例来演示其效果。使用 Numba 加速 Python 代码非常简单，只需要在 Python 函数上添加一个装饰器 @numba.jit 即可。使用 Numba 可以大大提高 Python 代码的执行速度，特别是在处理大型数据集时。

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