使用numba對(duì)Python運(yùn)算加速的方法
有時(shí)候需要比較大的計(jì)算量，這個(gè)時(shí)候Python的效率就很讓人捉急了，此時(shí)可以考慮使用numba 進(jìn)行加速，效果提升明顯~
(numba 安裝貌似很是繁瑣，建議安裝Anaconda，里面自帶安裝好各種常用科學(xué)計(jì)算庫(kù)）
from numba import jit @jit def t(count=1000): total = 0 for i in range(int(count)): total += i return total
測(cè)試效果：
（關(guān)于__wrapped__ 見(jiàn)我的博文： 淺談解除裝飾器作用（python3新增） ）
In [17]: %timeit -n 1 t.__wrapped__() 1 loop, best of 3: 52.9 µs per loop In [18]: %timeit -n 1 t() The slowest run took 13.00 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached. 1 loop, best of 3: 395 ns per loop
可以看到使用jit 加速后，即使設(shè)置測(cè)試一次，實(shí)際上還是取了三次的最優(yōu)值，如果取最壞值（因?yàn)樽顑?yōu)值可能是緩存下來(lái)的），則耗時(shí)為395ns * 13 大概是5us 還是比不使用的52.9us 快上大概10倍，
增大計(jì)算量可以看到使用numba加速后的效果提升更加明顯，
In [19]: %timeit -n 10 t.__wrapped__(1e6) 10 loops, best of 3: 76.2 ms per loop In [20]: %timeit -n 1 t(1e6) The slowest run took 8.00 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached. 1 loop, best of 3: 790 ns per loop
如果減少計(jì)算量，可以看到當(dāng)降到明顯小值時(shí)，使用加速后的效果（以最差計(jì)）與不加速效果差距不大，因此如果涉及到較大計(jì)算量不妨使用jit 加速下，何況使用起來(lái)這么簡(jiǎn)便。
%timeit -n 1 t(10) 1 loop, best of 3: 0 ns per loop %timeit -n 100 t.__wrapped__(10) 100 loops, best of 3: 1.79 µs per loop %timeit -n 1 t(1) The slowest run took 17.00 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached. 1 loop, best of 3: 395 ns per loop %timeit -n 100 t.__wrapped__(1) 100 loops, best of 3: 671 ns per loop
以上這篇使用numba對(duì)Python運(yùn)算加速的方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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