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 代码转为本地机器代码,从而高代码的执行速度。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。
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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