numba 加速 python 例子
时间: 2023-07-08 21:52:36 浏览: 53
下面是一个使用 Numba 加速 Python 代码的例子:将一个二维 NumPy 数组中的所有元素相加。
```python
import numpy as np
from numba import jit
# 定义一个用于计算数组元素和的函数
@jit(nopython=True)
def sum_array(arr):
s = 0.0
for i in range(arr.shape[0]):
for j in range(arr.shape[1]):
s += arr[i][j]
return s
# 创建一个二维数组
arr = np.random.rand(1000, 1000)
# 计算数组元素的和
result = sum_array(arr)
# 输出结果
print(result)
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个函数 `sum_array`,用于计算一个二维 NumPy 数组中所有元素的和。然后,我们使用 `@jit` 装饰器将该函数编译为本地机器码。最后,我们创建一个随机的二维数组,并使用 `sum_array` 函数计算其元素的和。
由于我们使用了 Numba 进行 JIT 编译,因此该代码的性能得到了显著提升。如果您将上面的代码与不使用 Numba 的代码进行比较,您将会看到巨大的性能差异。
相关问题
numba加速代码,并且函数用numpy初始化一个空列表,在列表里存放二维数组
以下是一个例子,使用numba加速代码并初始化一个空列表,该列表存储二维数组:
```python
import numpy as np
from numba import jit
# 使用numba加速函数
@jit(nopython=True)
def my_func(n):
# 初始化一个空列表
arr_list = []
# 循环n次
for i in range(n):
# 创建一个随机的二维数组
arr = np.random.rand(3, 3)
# 将该数组添加到列表中
arr_list.append(arr)
# 返回列表
return arr_list
# 调用函数
result = my_func(10)
# 打印结果
print(result)
```
在此示例中,我们使用`@jit`装饰器将函数`my_func`转换为numba加速函数。该函数接受一个整数参数`n`,并初始化一个空列表`arr_list`。然后,它循环n次,每次创建一个随机的3x3二维数组,并将其添加到列表中。最后,它返回该列表。
在调用函数后,我们将结果存储在`result`变量中,并打印该变量。结果应该是一个包含10个随机3x3二维数组的列表。
numba 二维数组
numba 是一个用于加速 Python 程序的库,它可以将 Python 代码转换为机器码,从而提高程序的运行速度。对于二维数组,可以使用 numba 提供的 jit 装饰器来加速其运算。下面是一个简单的例子:
```python
import numpy as np
from numba import jit
@jit(nopython=True)
def sum_2d_array(arr):
m, n = arr.shape
res = 0
for i in range(m):
for j in range(n):
res += arr[i, j]
return res
arr = np.random.rand(1000, 1000)
print(sum_2d_array(arr))
```
在上面的例子中,我们定义了一个函数 `sum_2d_array`,它接受一个二维数组作为参数,并返回数组中所有元素的和。使用 `@jit(nopython=True)` 装饰器可以让 numba 对该函数进行优化。在函数内部,我们使用了两个 for 循环来遍历数组中的所有元素,并将它们累加到变量 `res` 中。最后,我们输出了数组中所有元素的和。