numba加速计算怎么在python实现

Numba是一个强大的库，用于在Python中利用Just-In-Time (JIT) 编译技术加速数值计算。它特别适用于那些包含大量循环和数学运算的代码，能够将Python函数转换为速度接近C或Fortran级别的机器码。以下是使用Numba进行加速的基本步骤：

1. 安装Numba：首先需要安装numba库，可以使用pip命令 `pip install numba`。

2. 使用@jit装饰器：在想加速的部分函数前加上`@njit`（如果是并行版本则用`@njit(parallel=True)`），告诉Numba这是一个需要编译的函数。

import numba

@numba.njit
def my_function(a, b):
    result = 0
    for i in range(len(a)):
        result += a[i] * b[i]
    return result

3. 静态类型声明：对于更复杂的代码，Numba需要静态类型的输入信息，因此对变量指定类型可以帮助优化。如果不明确，Numba会尝试推断类型，但性能可能会受到影响。

4. 测试加速效果：与未优化的Python代码对比运行时间，可以看到明显的加速效果。