numba加速原理

Stream和Lambda的基本原理什么是Stream和Lambda在了解Stream和Lambda的原理之前，我们先来了解一下什么是Stream和Lambda。

Stream是Java 8中新增的一个API，它提供了一种高效且易于使用的处理集合数据的方式。

通过使用Stream，我们可以对集合进行各种操作，如过滤、映射、排序等，而无需编写繁琐的循环语句。

Lambda是Java 8中引入的一个新特性，它是一种匿名函数，可以作为参数传递给方法或存储在变量中。

Lambda表达式可以简化代码，并使得代码更加易读和易维护。

Stream的原理Stream的原理主要包括两个方面：流水线和惰性求值。

流水线Stream是基于管道/流水线（Pipeline）模式设计的。

它将集合或数组看作是一系列元素，在这些元素上进行各种操作形成一个流水线。

流水线由多个阶段（Stage）组成，每个阶段都有特定的功能。

在流水线中，每个阶段会对输入数据进行处理，并将结果传递给下一个阶段。

这样一来，我们可以将多个操作连接起来形成一个完整的处理过程。

例如：List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);int sum = numbers.stream().filter(n -> n % 2 == 0).mapToInt(n -> n * 2).sum();在上面的代码中，我们首先通过stream()方法将集合转换成一个流。

我们使用filter()方法过滤出偶数，再使用mapToInt()方法将每个偶数乘以2，最后使用sum()方法求和。

这里的每个操作都是流水线中的一个阶段，每个阶段都会对输入数据进行处理，并将结果传递给下一个阶段。

最终的结果是通过流水线中的所有阶段一步步计算得到的。

惰性求值Stream采用了惰性求值（Lazy Evaluation）的策略。

所谓惰性求值，就是只有当结果真正被需要时才进行计算。

椭圆曲线密码学是一种广泛应用于网络安全领域的密码学算法，它通过椭圆曲线上的点运算实现加密和数字签名等功能。

近年来，随着加密算法的研究和应用不断发展，椭圆曲线密码学也得到了越来越广泛的关注和应用。

在椭圆曲线密码学中，点的运算是其核心部分，而椭圆曲线上的点的运算通常会涉及大量的数值计算，因此如何高效地实现椭圆曲线上的点的运算成为了一个关键问题。

Python中的Numba库提供了一种快速、灵活、并行的数值计算解决方案，因此使用Numba来实现椭圆曲线算法可以有效提高算法的性能和效率。

本文将从如何使用Numba库来实现椭圆曲线算法、Numba库的基本原理、椭圆曲线密码学的基本概念等方面展开阐述，希望能够为研究和应用椭圆曲线密码学提供一些参考和帮助。

一、Numba库的基本原理Numba是一种开源的即时编译器，可将Python代码转换为高性能的机器码，从而加快了Python代码的执行速度。

Numba库的核心思想是通过静态分析和即时编译技术，将Python代码编译成为本地机器码，从而实现与C/C++一样的性能。

Numba库基于LLVM编译器技术，并使用了LLVM的IR（Intermediate Representation）作为中间表示，通过对Python代码进行静态分析和优化，生成高效的机器码。

Numba库的使用非常灵活，用户可以直接在Python代码中使用Numba提供的装饰器或函数进行标注，从而实现对指定代码片段的即时编译。

Numba库支持以多种方式对Python代码进行加速优化，包括通过装饰器对函数进行标注、使用Numba内置的数值计算函数和向量化操作、以及使用Numba提供的并行计算功能等。

通过使用Numba库提供的这些功能，用户可以轻松地实现Python代码的加速优化，从而提高代码的性能和效率。

二、椭圆曲线密码学的基本概念椭圆曲线密码学是一种基于椭圆曲线的密码学算法，其核心是利用椭圆曲线上的点裙运算来完成加密、数字签名、密钥交换等功能。

numba加速原理Numba是一种用于加速Python代码的工具。

它能够将Python代码转换为高效的机器码，从而提高程序的执行速度。

本文将介绍Numba加速原理，并探讨其在提升Python代码性能方面的优势。

Numba的加速原理基于即时编译（Just-In-Time Compilation，JIT）技术。

JIT编译器能够在程序运行时将解释执行的代码转换为机器码，从而实现对代码的实时优化。

与传统的解释执行相比，JIT编译器能够在运行时根据程序的实际执行情况进行优化，从而提高代码的执行速度。

在使用Numba进行加速时，我们需要使用装饰器@jit来修饰需要加速的函数。

Numba会通过静态类型推断来确定函数中各个变量的类型，并根据类型信息生成优化的机器码。

通过对函数进行类型推断，Numba能够在不改变代码逻辑的情况下对代码进行优化，从而提高执行效率。

除了静态类型推断，Numba还支持动态类型。

这意味着我们可以在函数中使用Python的内置类型，无需进行额外的类型声明。

Numba会根据上下文进行类型推断，并生成相应的优化代码。

这使得使用Numba进行加速变得非常方便，无需对现有代码进行大量修改。

Numba还支持向量化操作，即通过一次性处理多个元素来提高代码的执行效率。

向量化能够充分利用现代CPU的SIMD指令集，实现并行计算，从而提高代码的执行速度。

在Numba中，我们可以使用@vectorize装饰器来将普通函数转换为向量化函数。

Numba会自动将函数转换为适应不同数据类型和维度的向量化代码，从而实现高效的并行计算。

除了向量化，Numba还支持并行计算。

我们可以使用@njit(parallel=True)装饰器将函数转换为并行函数。

Numba会自动将循环等可并行化的操作拆分为多个任务，并利用多线程或多进程并行执行。

通过并行计算，Numba能够利用多核CPU的优势，进一步提高代码的执行速度。

总结一下，Numba能够通过即时编译技术将Python代码转换为高效的机器码，从而提高代码的执行速度。

numba加速原理Numba是一个用于Python的即时编译器，可以将Python代码转换为高性能的机器码，从而加速程序的执行。

它通过使用即时编译技术，将Python代码转换为本地机器码，从而提供了与原生编译语言（如C/C++）相媲美的性能。

Numba的加速原理基于LLVM（低级虚拟机）的即时编译器。

LLVM 是一个模块化和可重用的编译器和工具链技术的集合，它可以将高级语言（如C、C++、Fortran）转换为机器码。

Numba利用LLVM 的强大功能，将Python代码转换为中间表示（IR），然后通过LLVM将其编译为机器码。

Numba的优势在于它的灵活性和易用性。

它不需要对现有Python 代码进行任何修改，只需在需要加速的函数上添加一个装饰器即可。

这使得开发人员可以很容易地将Numba应用于现有的Python代码中，而无需进行大量的重构。

Numba通过使用即时编译技术来加速Python代码的执行。

即时编译（JIT）是一种将代码在运行时转换为机器码的技术，与传统的静态编译不同，它可以根据运行时的上下文和数据类型来优化代码。

Numba会在第一次调用被装饰的函数时，将其编译为机器码并进行优化，然后将编译后的代码缓存起来以供后续调用使用。

这种动态编译的方式使得Numba能够根据具体的输入数据类型和大小来生成高度优化的机器码，从而提供更好的性能。

Numba的加速效果取决于代码中的计算密集型部分。

对于简单的循环或数学运算，Numba可以将其转换为高效的机器码，从而大幅提升性能。

然而，对于涉及大量内存操作或I/O操作的代码，Numba 的加速效果可能有限。

此外，Numba对于某些特定的Python语法和功能支持不完全，因此在使用Numba加速代码时需要注意这些限制。

除了即时编译技术，Numba还提供了一些其他的加速手段。

例如，Numba支持使用向量化操作来提高数组计算的性能。

通过使用Numba提供的向量化装饰器，开发人员可以简单地将标量操作转换为对整个数组进行操作，从而实现更高效的计算。

Python的代码GPU计算近年来，GPU（图形处理器）计算在计算机科学领域中的应用越来越广泛。

相比于传统的CPU（中央处理器），GPU在并行计算方面具有明显优势，特别适用于大规模数据的处理和复杂计算任务。

在Python编程领域中，GPU计算也扮演着举足轻重的角色。

本文将针对Python的代码GPU计算进行探讨，通过介绍GPU加速的原理和使用方法，帮助读者了解如何在Python中运用GPU进行计算加速。

一、GPU加速的原理GPU是为了处理图像和图形计算而设计的硬件，其独特的架构使其在并行计算方面具有突出的优势。

相比之下，CPU的主要设计目标是处理各类通用任务，其架构对于单一指令流的处理更为高效。

因此，GPU在高并行计算方面的表现要优于CPU。

在Python中，我们可以使用多种方法实现GPU加速。

其中，最常用的方式是利用基于GPU的并行计算库，如NVIDIA的CUDA和OpenCL。

这些库提供了一套接口，允许我们将Python代码中的特定任务映射为GPU上的并行操作。

通过将适合并行计算的任务在GPU上运行，我们可以大幅提升代码的执行效率。

二、Python中的GPU加速工具1. CUDACUDA是NVIDIA公司开发的一个并行计算平台和编程模型。

它允许我们使用常规的C/C++或Fortran编写GPU加速的程序。

对于Python用户而言，Numba是一款基于CUDA的加速工具，它提供了GPU编程的简单接口，使得我们能够在Python中使用CUDA进行加速。

通过使用Numba，我们可以通过在函数上添加装饰器来指定使用GPU进行加速。

例如，下面的代码演示了如何使用Numba进行GPU加速：```pythonfrom numba import jit, cuda@jit(target="cuda")def add(a, b):return a + b```2. OpenCLOpenCL是一个并行计算开发框架，它允许我们在多种计算设备上编写并行计算程序。

Numba是一种用于Python的开源即时编译器，可以显著加速循环运算。

在本文中，我们将探讨Numba如何通过优化for循环来提高代码性能。

首先，让我们了解一下for循环的工作原理。

在Python中，for循环是一种迭代结构，它用于遍历一个可迭代对象的元素。

每次循环迭代，Python解释器都会执行循环体中的操作。

然而，由于Python是一种动态类型语言，它需要在运行时对变量的类型进行推断，这可能导致for循环的执行速度较慢。

为了解决这个问题，Numba使用了即时编译技术。

它通过静态类型推断和编译技术，将Python代码转换为机器代码，从而避免了类型推断的开销。

这种转换过程是在运行时进行的，因此我们可以在不改变代码结构的情况下获得性能的提升。

要使用Numba加速for循环，我们需要使用`@jit`装饰器。

这将告诉Numba对函数进行即时编译，并使用编译后的机器码运行代码。

例如，考虑以下示例代码：```pythonfrom numba import jit@jitdef sum_of_squares(n):result = 0for i in range(n):result += i * ireturn resultprint(sum_of_squares(10))```在这个例子中，我们定义了一个函数`sum_of_squares`，用于计算给定范围内数字的平方和。

通过在函数定义之前使用`@jit`装饰器，我们告诉Numba对该函数进行即时编译。

这将使Numba能够优化for循环，并以更高效的方式执行代码。

通过使用Numba加速for循环，我们可以获得显著的性能提升。

在上面的示例中，如果我们不使用Numba，计算范围为10的平方和可能需要一段时间。

然而，当我们使用Numba 时，同样的计算几乎可以立即完成。

需要注意的是，Numba并不是适用于所有情况的解决方案。

它的加速效果取决于代码的特定情况和硬件环境。

PythonGPU高性能计算库——NumbaNumba是一个用于高性能计算的Python库。

它通过直接使用JIT（即时编译）技术将Python代码转换为机器码来加速计算过程。

与传统的Python解释器相比，Numba可以将Python代码编译为高度优化的机器码，从而实现了在GPU上高效运行的能力。

Numba最初是由Continuum Analytics开发的，并在2024年在Anaconda发行版中发布。

它在Python社区中得到了广泛的认可，并且已经成为了许多科学计算和数据分析领域中的首选工具。

Numba的核心功能是通过Just-In-Time（JIT）编译技术实现高性能的数值计算。

在传统的Python解释器中，Python代码会被解释成字节码，并逐行执行。

这种方式在执行速度上存在一定的瓶颈，特别是对于数值计算等性能要求较高的任务而言。

而Numba则解决了这个问题。

它通过JIT编译技术，将Python代码直接转换为机器码。

这样一来，Numba能够充分利用现代CPU和GPU的硬件优势，实现更高效的数值计算。

Numba提供了两种不同的JIT编译模式：Numba JIT和Numba CUDA JIT。

Numba JIT模式通过装饰器的方式，将Python函数标记为需要进行编译的函数。

Numba会在函数第一次被调用时进行编译，并将编译后的代码缓存起来，以便下次使用。

这样一来，函数的执行速度就会得到大幅提升。

Numba CUDA JIT模式则是针对GPU加速的计算任务而设计的。

它允许将Python函数编译为可以在GPU上执行的机器码。

通过Numba CUDAJIT，开发者可以在Python中直接使用GPU进行高性能计算，并将代码的编写和调试过程都集中在一个环境中。

Numba还提供了一些其他功能，以帮助开发者进行更高效的数值计算。

例如，Numba支持通过向量化函数来优化循环等重复计算任务。

这样可以显著减少代码中的循环量，提高计算效率。

Python与Numba的应用Python与Numba的应用随着计算机技术的不断发展，编程语言也随之不断更新迭代。

Python作为一种高级编程语言，已经在科学计算和数据处理等领域广泛应用。

但是，在对数据处理和计算速度要求较高的应用场景中，Python的效率相对较低，这就需要使用其他编程语言来进行优化。

而Numba则是一款针对Python语言性能优化的工具，可以快速将Python 代码编译成本地机器代码，从而提高运行效率。

一、Python的应用场景1.科学计算Python作为一种功能强大且易于使用的解释型语言，适用于在自然科学、工程学和社会科学等领域中进行科学计算。

Python的NumPy 包、SciPy库和matplotlib等软件包，提供了丰富的数学函数和数据可视化工具，可以方便地进行数据处理和可视化分析。

例如，在数据分析和机器学习方面，Python已经成为行业标准。

Pandas库提供了大量的数据结构和函数，使用者可以方便地进行数据清洗、转换和建模。

而Scikit-learn库则提供了各种机器学习算法和评估工具，从而让使用者能够轻松地分析数据并创建模型。

2.网络编程Python的网络编程库较为丰富，如Socket、Twisted、Tornado等，应用广泛。

其中，Twisted是一个事件驱动的网络框架，可以轻松地实现各种网络应用程序。

而Tornado则是一个非阻塞式Web框架，具有高效率和可扩展性。

此外，在大型分布式系统中，Python通常用作脚本语言来编写各种工具。

例如，在Hadoop和Spark平台中，Python通常用来编写MapReduce任务和Spark脚本。

3.桌面应用程序Python也可以用来开发桌面应用程序。

PyQt和wxPython等库提供了创建跨平台图形用户界面的工具，可以使开发者轻松地创建GUI应用程序。

例如，在游戏开发中，Python通常用来编写游戏逻辑和AI算法。

许多开源游戏引擎，如PyGame和Panda3D，也都使用Python作为主要的编程语言。

numba加速原理Numba是一个用于Python的即时编译器，它可以加速Python代码的执行。

通过将Python代码转化为机器码，Numba能够以接近原生代码的速度运行。

本文将探讨Numba加速原理及其在提高Python代码性能方面的应用。

在传统的Python解释器中，代码是逐行解释执行的，这导致了Python在执行速度上相对较慢。

而Numba的出现解决了这个问题。

Numba使用了即时编译（JIT）的技术，它将Python代码转化为机器码，并且在运行时动态地编译和优化代码。

这样一来，Python代码的执行速度就可以与C语言等原生代码相媲美。

Numba的加速原理主要有两个方面：类型推断和编译优化。

首先，Numba通过类型推断来确定代码中各个变量的数据类型。

Python 是一种动态类型语言，它的变量类型是在运行时确定的。

而Numba 在编译时就会分析代码中各个变量的使用情况，推断出它们的数据类型。

这样一来，在后续的编译过程中，Numba就可以针对具体的数据类型进行优化，从而提高代码的执行效率。

Numba还会对代码进行编译优化。

这包括对循环、函数调用、数组操作等进行优化，以减少不必要的计算和内存访问。

例如，Numba 会将循环展开、向量化等技术应用于代码中，从而减少循环次数和内存访问次数，提高代码的执行速度。

此外，Numba还可以将Python代码转化为GPU可执行的代码，以利用GPU的并行计算能力加速代码的执行。

Numba的使用非常简单。

只需在需要加速的函数前加上`@jit`装饰器，Numba就会自动将该函数编译为机器码。

例如，下面是一个使用Numba加速的示例代码：```pythonfrom numba import jit@jitdef compute_sum(n):sum = 0for i in range(n):sum += ireturn sumresult = compute_sum(1000000)print(result)```在上述代码中，`compute_sum`函数被`@jit`装饰器修饰，表示该函数需要被Numba加速。

文章标题：深入探讨sigmoid函数的Python实现方法1. 引言在机器学习和神经网络领域中，sigmoid函数是一个非常重要的数学函数。

它通常用来将一个连续的输入值映射到0和1之间的一个确定的输出值，常用于二分类问题的概率输出。

本文将就sigmoid函数的数学原理和Python实现方法进行深入探讨。

2. sigmoid函数的数学原理在数学上，sigmoid函数通常用公式表示为：f(x) = 1 / (1 + e^(-x))其中，e代表自然对数的底，x为输入值。

sigmoid函数的特点是将任意实数映射到了(0,1)之间的区间，可以将输入值转化为0和1之间的概率值。

3. sigmoid函数的Python实现在Python中，可以使用math库或numpy库来实现sigmoid函数。

以下是使用numpy库实现sigmoid函数的示例代码：```pythonimport numpy as npdef sigmoid(x):return 1 / (1 + np.exp(-x))```4. sigmoid函数的深度和广度探讨4.1 sigmoid函数在机器学习中的应用在机器学习中，sigmoid函数常用于逻辑回归模型的假设函数和神经网络的输出层。

它能够将线性模型的输出转化为概率值，方便进行分类或者概率预测。

4.2 sigmoid函数的数学特性分析从数学特性上看，sigmoid函数是单调递增函数并且可导的，具有良好的数学性质。

这也使得它在优化算法中被广泛应用。

5. 总结与展望通过本文的深入探讨，我们对sigmoid函数的数学原理和Python实现方法有了更深入的理解。

在实际应用中，合理地使用sigmoid函数可以为我们的模型带来更好的效果。

未来，我们可以进一步探讨sigmoid函数在深度学习中的应用和优化算法中的具体实践。

6. 个人观点和理解作为一种常用的激活函数，sigmoid函数在机器学习和神经网络中扮演着重要的角色。

Numba：基于CUDA加速的高性能Python [注意：这篇文章最初于2013年9月19日发布，后于2017年9月19日更新。

]Python是一种高效率的动态编程语言，广泛应用于科学，工程和数据分析等领域。

导致python 如此流行的原因有很多，主要有其简洁且易于理解的语法和标准的数据结构，广泛的功能齐备的标准库，优秀的文档，库和工具构成的良好的生态系统，专业支持的可用性以及大而开放的社区。

也许最重要的是，像Python这样的动态类型解释语言的高效率。

Python是灵活的，这使其成为可用于快速原型设计的一种很好的语言，同时也能用于构建完整的系统。

但Python最大的优势也可能是其最大的弱点：其灵活性和无类型的高级语法可能导致数据和计算密集型程序的性能不佳。

因此，关心效率的Python程序员通常会用C重写最内层的循环，并从Python调用编译好的C函数。

有许多旨在使此优化更容易的项目（如Cython），但它们通常需要学习新的语法。

理想情况下，Python程序员希望使现有的Python代码更快，而不需要使用另一种编程语言，而且自然，很多人希望使用加速器从而使代码具有更高的性能。

Numba：高效的高性能计算这篇文章将向您介绍基于Anaconda的Python编译器Numba，它可以编译Python代码，以便在支持CUDA在GPU或多核CPU上执行。

由于Python通常不是编译语言，您可能会想知道为什么需要Python编译器。

答案当然是运行本地已编译代码比运行动态解释代码快许多倍。

Numba通过允许您指定Python函数的类型签名，从而在运行时进行编译（这叫“即时编译”或JIT编译）。

Numba动态编译代码的能力意味着可以不失Python的灵活性。

这是提供高效率编程和高性能计算的理想组合的巨大一步。

使用Numba可以编写标准的Python函数，并在支持CUDA的GPU上运行它们。

Numba专为面向数组的计算任务而设计，就像广泛使用的NumPy库一样。

python omp重构算法OpenMP（Open Multi-Processing）是一种并行编程接口，用于在共享内存系统中实现并行计算。

在Python中，你可以使用OpenMP来实现并行化计算，提高程序的性能。

在Python中，你可以使用多种方式来实现OpenMP的并行化，比如使用Cython、Numba 或者Pythran等工具来加速Python代码。

首先，你可以使用Cython来编写Python扩展，利用OpenMP来实现并行化。

Cython是一个用于编写C扩展的Python库，它可以将Python代码转换为C代码，并且支持OpenMP并行化。

你可以在Cython代码中使用prange函数来并行化for循环，从而加速计算过程。

其次，你可以使用Numba来实现OpenMP的并行化。

Numba是一个用于加速Python代码的库，它可以将Python代码即时编译为机器码，并且支持OpenMP并行化。

你可以使用@njit或@jit装饰器来加速Python函数，并且在循环中使用prange函数来实现并行化计算。

另外，你还可以使用Pythran来实现OpenMP的并行化。

Pythran是一个用于加速Python代码的编译器，它可以将Python代码转换为C++代码，并且支持OpenMP并行化。

你可以在Pythran代码中使用omp for指令来并行化for循环，从而提高程序的性能。

总之，Python中可以通过多种方式来实现OpenMP的并行化，比如使用Cython、Numba或者Pythran等工具来加速Python代码，从而提高程序的性能。

希望以上回答能够满足你的需求。

使⽤numba对numpy加速遇到的坑问题⼀：numba.errors.UntypedAttributeError: Failed at nopython (nopython frontend)Unknown attribute 'fill' of type array(float64, 2d, C)经过查阅以下⽂档： /numba-doc/latest/reference/numpysupported.html发现numba并不⽀持 np.fill()。

因此将代码改成：background = np.zeros((sourceIm.shape[0], sourceIm.shape[1])) # supportedfor i, j in np.ndindex(background.shape): # np.fill not supported by numbabackground[i,j] = thresholdbackground=background.astype(np.float32)问题⼆：numba.errors.TypingError: Failed at nopython (nopython frontend)Internal error at <numba.typeinfer.CallConstraint object at 0x7f726d5ba8>:numba.errors.InternalError: 'Integer' object has no attribute 'ndim'[1] During: resolving callee type: Function(<function where at 0x7f86f67bf8>)[2] During: typing of call at test_depth_im.py (24)查看错误出现位置，发现在np.where()，但查询上述⽂档，发现numba是⽀持np.where()的。

numba，让python速度提升百倍python由于它动态解释性语⾔的特性，跑起代码来相⽐java、c++要慢很多，尤其在做科学计算的时候，⼗亿百亿级别的运算，让python的这种劣势更加凸显。

办法永远⽐困难多，numba就是解决python慢的⼀⼤利器，可以让python的运⾏速度提升上百倍！什么是numba？numba是⼀款可以将python函数编译为机器代码的JIT编译器，经过numba编译的python代码（仅限数组运算），其运⾏速度可以接近C或FORTRAN语⾔。

python之所以慢，是因为它是靠CPython编译的，numba的作⽤是给python换⼀种编译器。

python、c、numba三种编译器速度对⽐使⽤numba⾮常简单，只需要将numba装饰器应⽤到python函数中，⽆需改动原本的python代码，numba会⾃动完成剩余的⼯作。

import numpy as npimport numbafrom numba import jit@jit(nopython=True) # jit，numba装饰器中的⼀种def go_fast(a): # ⾸次调⽤时，函数被编译为机器代码trace = 0# 假设输⼊变量是numpy数组for i in range(a.shape[0]): # Numba 擅长处理循环trace += np.tanh(a[i, i])return a + trace以上代码是⼀个python函数，⽤以计算numpy数组各个数值的双曲正切值，我们使⽤了numba装饰器，它将这个python函数编译为等效的机器代码，可以⼤⼤减少运⾏时间。

numba适合科学计算numpy是为⾯向numpy数组的计算任务⽽设计的。

在⾯向数组的计算任务中，数据并⾏性对于像GPU这样的加速器是很⾃然的。

Numba了解NumPy数组类型，并使⽤它们⽣成⾼效的编译代码，⽤于在GPU或多核CPU上执⾏。

什么是NUMBA？Numba 是一个适用于 Python 代码的开源式即时编译器。

借助该编译器，开发者可以使用标准 Python 函数在 CPU 和 GPU 上加速数值函数。

什么是 NUMBA？为了提高执行速度，Numba 会在执行前立即将 Python 字节代码转换为机器代码。

Numba 可用于使用可调用的 Python 对象（称为修饰器）来优化CPU 和GPU 功能。

修饰器是一个函数，它将另一个函数作为输入，进行修改，并将修改后的函数返回给用户。

这种模组化可减少编程时间，并提高 Python 的可扩展性。

Numba 还可与 NumPy 结合使用，后者是一个复杂数学运算的开源Python 库，专为处理统计数据而设计。

调用修饰器时，Numa 将Python 和/或NumPy 代码的子集转换为针对环境自动优化的字节码。

它使用LLVM，这是一个面向API 的开源库，用于以编程方式创建机器原生代码。

Numba 针对各种 CPU 和 GPU 配置，提供了多种快速并行化Python 代码的选项，有时仅需一条命令即可。

与NumPy 结合使用时，Numba 会为不同的数组数据类型和布局生成专用代码，进而优化性能。

为何选择 NUMBA？Python 是一种广泛应用于数据科学的高效动态编程语言。

由于其采用简洁明了的语法，并具有标准数据结构、全面的标准库、高水准的文档、庞大的库和工具生态系统以及大型开放社区，因此深受欢迎。

不过，也许最重要的原因是，Python 等动态型态解释语言能够带来超高效率。

但是，对于Python 来说，这既是最大的优势，也是最大的劣势。

“它的灵活性和无类型的高级语法可能会导致数据和计算密集型程序的性能不佳，因为运行本地编译代码要比运行动态解释代码快很多倍。

因此，注重效率的Python 程序员通常会使用 C 语言重写最内层的循环，然后从 Python 调用已编译的 C 语言函数。

许多项目都力求简化这种优化（例如Cython），但它们通常需要学习新的语法。

加快Python算法的四个方法（二）Numba相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下Python的计算时间，减少大家在算法上的等待时间。

今天给大家介绍Numba这一块的内容。

1.简介所以什么是Numba呢？Numba是Python的即时编译器，也就是说当你调用Python函数时，你的全部或部分代码都会被计时转换成为机器码进行执行，然后它就会以你的本机机器码速度运行，Numba由Anaconda公司赞助，并得到了许多组织的支持。

使用Numba，你可以加速所有以集中计算的、计算量大的python函数（例如循环）的速度。

它还支持numpy库！因此，你也可以在计算中使用numpy，并加快整体计算的速度，因为python中的循环非常慢。

你还可以使用python标准库中的数学库的许多功能，例如sqrt等。

2.为什么选择Numba？所以，为什么要选择Numba？特别是当存在有许多其他编译器，例如cython或任何其他类似的编译器，或类似pypy的东西时。

选择Numba的理由很简单，那就是因为你不需要离开使用Python编写代码的舒适区。

是的，你没看错，你不需要为了加速数据的运行速度而改变你的代码，这与从具有类型定义的相似cython代码获得的加速相当。

那不是更好么？你只需要在函数周围添加一个熟悉的Python功能，也就是装饰器（包装器）。

目前类的装饰器也在开发之中。

所以，你只需要添加一个装饰器就可以了。

例如：from numba import jit@jitdef function(x):# 循环或数值密集型的计算return x它看起来仍然像是纯python代码，不是吗？3. Numba如何工作？Numb使用LLVM编译器基础结构，从纯Python代码生成优化的机器码。

使用Numba的代码运行速度与C，C ++或Fortran中的类似代码相媲美。

python可以提⾼程序执⾏速度N倍你知道吗？1.1。

Numba的约5分钟指南Numba是Python的即时编译器，它最适⽤于使⽤NumPy数组和函数以及循环的代码。

使⽤Numba的最常⽤⽅法是通过其装饰器集合，可以应⽤于您的函数来指⽰Numba编译它们。

当调⽤Numba修饰函数时，它被编译为机器代码“及时”执⾏，并且您的全部或部分代码随后可以以本机机器代码速度运⾏！开箱即⽤的Numba使⽤以下⽅法：操作系统：Windows（32位和64位），OSX和Linux（32位和64位）架构：x86，x86_64，ppc64le。

在armv7l，armv8l（aarch64）上进⾏实验。

GPU：Nvidia CUDA。

AMD ROC的实验。

CPython的NumPy 1.10 - 最新1.1.1。

我怎么得到它？Numba可作为包为：$ conda install numbaNumba还有pip可供选择：$ pip install numbaNumba也可以，虽然我们不建议⾸次使⽤Numba⽤户。

Numba通常⽤作核⼼包，因此其依赖性保持在绝对最⼩值，但是，可以按如下⽅式安装额外的包以提供其他功能：scipy- ⽀持编译numpy.linalg功能。

colorama - ⽀持回溯/错误消息中的颜⾊突出显⽰。

pyyaml - 通过YAML配置⽂件启⽤Numba配置。

icc_rt - 允许使⽤Intel SVML（⾼性能短⽮量数学库，仅限x86_64）。

安装说明在。

1.1.2。

Numba会为我的代码⼯作吗？这取决于你的代码是什么样的，如果你的代码是以数字为导向的（做了很多数学运算），经常使⽤NumPy和/或有很多循环，那么Numba通常是⼀个不错的选择。

在这些例⼦中，我们将应⽤最基本的Numba的JIT装饰器，@jit试图加速⼀些函数来演⽰哪些有效，哪些⽆效。

Numba在代码看起来像这样：from numba import jitimport numpy as npx = np.arange(100).reshape(10, 10)@jit(nopython=True) # Set "nopython" mode for best performancedef go_fast(a): # Function is compiled to machine code when called the first timetrace = 0for i in range(a.shape[0]): # Numba likes loopstrace += np.tanh(a[i, i]) # Numba likes NumPy functionsreturn a + trace # Numba likes NumPy broadcastingprint(go_fast(x))对于看起来像这样的代码，如果有的话，它将⽆法正常⼯作：from numba import jitimport pandas as pdx = {'a': [1, 2, 3], 'b': [20, 30, 40]}@jitdef use_pandas(a): # Function will not benefit from Numba jitdf = pd.DataFrame.from_dict(a) # Numba doesn't know about pd.DataFramedf += 1 # Numba doesn't understand what this isreturn df.cov() # or this!print(use_pandas(x))请注意，Numba不理解Pandas，因此Numba只是通过解释器运⾏此代码，但增加了Numba内部开销的成本！1.1.3。

使⽤Python写CUDA程序的⽅法使⽤Python写CUDA程序有两种⽅式：* Numba* PyCUDAnumbapro现在已经不推荐使⽤了，功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。

例⼦numbaNumba通过及时编译机制（JIT）优化Python代码，Numba可以针对本机的硬件环境进⾏优化，同时⽀持CPU和GPU的优化，并且可以和Numpy集成，使Python代码可以在GPU上运⾏，只需在函数上⽅加上相关的指令标记，如下所⽰：import numpy as npfrom timeit import default_timer as timerfrom numba import vectorize@vectorize(["float32(float32, float32)"], target='cuda')def vectorAdd(a, b):return a + bdef main():N = 320000000A = np.ones(N, dtype=np.float32 )B = np.ones(N, dtype=np.float32 )C = np.zeros(N, dtype=np.float32 )start = timer()C = vectorAdd(A, B)vectorAdd_time = timer() - startprint("c[:5] = " + str(C[:5]))print("c[-5:] = " + str(C[-5:]))print("vectorAdd took %f seconds " % vectorAdd_time)if __name__ == '__main__':main()PyCUDAPyCUDA的内核函数（kernel）其实就是使⽤C/C++编写的，通过动态编译为GPU微码，Python代码与GPU代码进⾏交互，如下所⽰：import pycuda.autoinitimport pycuda.driver as drvimport numpy as npfrom timeit import default_timer as timerfrom piler import SourceModulemod = SourceModule("""__global__ void func(float *a, float *b, size_t N){const int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;if (i >= N){return;}float temp_a = a[i];float temp_b = b[i];a[i] = (temp_a * 10 + 2 ) * ((temp_b + 2) * 10 - 5 ) * 5;// a[i] = a[i] + b[i];}""")func = mod.get_function("func")def test(N):# N = 1024 * 1024 * 90 # float: 4M = 1024 * 1024print("N = %d" % N)N = np.int32(N)a = np.random.randn(N).astype(np.float32)b = np.random.randn(N).astype(np.float32)# copy a to aaaa = np.empty_like(a)aa[:] = a# GPU runnTheads = 256nBlocks = int( ( N + nTheads - 1 ) / nTheads )start = timer()func(drv.InOut(a), drv.In(b), N,block=( nTheads, 1, 1 ), grid=( nBlocks, 1 ) )run_time = timer() - startprint("gpu run time %f seconds " % run_time)# cpu runstart = timer()aa = (aa * 10 + 2 ) * ((b + 2) * 10 - 5 ) * 5run_time = timer() - startprint("cpu run time %f seconds " % run_time)# check resultr = a - aaprint( min(r), max(r) )def main():for n in range(1, 10):N = 1024 * 1024 * (n * 10)print("------------%d---------------" % n)test(N)if __name__ == '__main__':main()对⽐numba使⽤⼀些指令标记某些函数进⾏加速（也可以使⽤Python编写内核函数），这⼀点类似于OpenACC，⽽PyCUDA需要⾃⼰写kernel，在运⾏时进⾏编译，底层是基于C/C++实现的。