python加速器numba使用詳解
更新時間：2023年02月02日 09:32:38 作者：_劉文凱_
本文主要介紹了python加速器numba使用詳解，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
python的一個加速器包，這里不講原理，只講應(yīng)用過程，以及給出幾個小例子，直接寫就行了; 另外還給出了numba如何定義使用List
1、最簡單的使用
當(dāng)輸出返回值為整數(shù)或浮點數(shù)時：
from numba import jit @jit(nopython=True) def f(x, y): ? ? return x+y if __name__ == '__main__': ? ? a = 1 ? ? b = 1 ? ? print(f(a,b))
解釋：
使用裝飾器，另外，nopython=True是防止numba自動更改加速模式，也就是使用nopython。
上述代碼等價于：
from numba import njit @njit ?# 也就是jit(nopython=True) def f(x, y): ? ? return x+y if __name__ == '__main__': ? ? a = 1 ? ? b = 1 ? ? print(f(a,b))
2、進階
當(dāng)輸出返回值為“不同類型值”時：
裝飾器使用：generated_jit
from numba import generated_jit, typed @generated_jit(nopython=True) def f2(x): ? ? if x==1: ? ? ? ? return lambda x: x+1 ? ? else: ? ? ? ? return lambda x: [1,2] if __name__ == '__main__': ? ? a = 1 ? ? print(f2(a))
當(dāng)進行矩陣或向量運算時：
使用裝飾器：vectorize
from numba import vectorize, float64 import numpy as np @vectorize([float64(float64, float64)]) ?# 注意有中括號 def f(x, y): ? ? return x + y if __name__ == '__main__': ? ? a = np.array([1,2]) ? ? b = np.array([2,2]) ? ? print(f(a,b))
補充
在numba內(nèi)定義列表：
import numpy as np import time NUM = 160 from numba import jit from numba.typed import List a = List() a.append(1) # 同樣需要指定數(shù)據(jù)類型，塞個1，數(shù)據(jù)類型就是int @jit(nopython=True) def f(a): ? ? for i in range(NUM): ? ? ? ? a.append(i) if __name__ == '__main__': ? ?for i in range(5): ? ? start = time.time() ? ? f(a) ? ? print(time.time()-start)
到此這篇關(guān)于python加速器numba使用詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python加速器numba內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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