Python Numba 入门指南 🚀

Numba 是一个专为 Python 优化的 JIT（即时编译）工具，能显著提升数值计算代码的执行效率。它通过将 Python 函数编译为机器码，特别适合处理高性能计算场景，如科学计算、数据分析和机器学习。🎉

安装 Numba

使用 pip 安装：

pip install numba

或通过 conda 安装：

conda install numba -c conda-forge

基本用法

1. 装饰器模式
   使用 @numba.jit 装饰函数：

   import numba
   
   @numba.jit(nopython=True)
   def sum_array(arr):
       return sum(arr)
   

2. 类型注解
   明确指定参数类型可提升编译效率：

   @numba.jit(types=(numba.int64, numba.int64[:]))
   def multiply(a, b):
       return a * b
   

性能优化技巧

• 避免 Python 原生循环：用 Numba 替代循环可提速 10-100 倍
• 使用 nopython=True 模式：完全编译为机器码，性能最佳
• 内存管理：尽量减少数据类型转换和内存分配

应用场景

• 🧪 科学计算：如数值模拟、物理建模
• 📊 数据分析：加速数组操作与统计计算
• 🧠 机器学习：优化模型训练中的数值密集型代码

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