Python优化利器：Numba库深度探究

2024-02-04 19:43| 来源: 网络整理| 查看: 265

更多学习内容：ipengtao.com

Numba 是一个用于优化 Python 代码的开源即时编译器，能够将 Python 代码转换为本机机器码，提高其执行速度。其主要特点包括：

能够加速整数、浮点数等数值计算。支持直接在 CPU 和 GPU 上执行代码。使用简单的修饰器和函数调用，可用于加速循环、数学计算等任务。安装 Numba

安装 Numba 非常简单，使用 pip 工具即可：

pip install numba

若遇到安装问题，可查阅官方文档或考虑使用 Anaconda 或虚拟环境进行安装。

Numba 的基本用法

Numba 提供 @jit 装饰器，可以直接应用在函数上，以加速其执行。比如，普通 Python 函数：

def square_array(arr): result = [] for i in arr: result.append(i ** 2) return result

使用 Numba 加速：

from numba import jit @jit def square_array_numba(arr): result = [] for i in arr: result.append(i ** 2) return result Numba 加速 NumPy 数组计算

Numba 对 NumPy 数组计算也有显著提升。例如，纯 Python 下的矩阵乘法：

import numpy as np def matrix_multiplication(a, b): return np.dot(a, b)

使用 Numba 进行优化：

@jit def matrix_multiplication_numba(a, b): return np.dot(a, b) Numba 与多线程/多核

Numba 支持 prange 函数，允许并行化循环。比如：

from numba import prange @jit(nogil=True, parallel=True) def parallel_square_array(arr): result = np.zeros_like(arr) for i in prange(len(arr)): result[i] = arr[i] ** 2 return result Numba 对并行计算的支持

Numba 的 @jit 装饰器和 prange 函数可以用于并行化计算，提高计算密集型任务的效率。比如并行化计算 Pi 的近似值：

from numba import njit import numpy as np @njit(parallel=True) def calculate_pi(n): count = 0 for i in prange(n): x = np.random.uniform(0, 1) y = np.random.uniform(0, 1) if x ** 2 + y ** 2

【本文地址】

公司简介

联系我们