PYTHON КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ NUMBA

Numba - это инструмент оптимизации кода, который позволяет значительно ускорить выполнение Python-кода за счет компиляции его JIT (just-in-time). Он может использоваться для ускорения ряда задач, включая обработку данных, анализ данных, численные методы и машинное обучение.

Для использования numba необходимо импортировать декораторы из numba и использовать их для компиляции функций, которые нужно оптимизировать. Пример:

@nb.jitdef example_function(x, y): return x + y

В этом примере мы использовали декоратор @nb.jit для компиляции функции example_function. Это позволяет ускорить выполнение функции за счет компиляции ее в более эффективный машинный код.

В numba доступны и другие декораторы, такие как @nb.vectorize и @nb.guvectorize, которые позволяют оптимизировать функции для векторизованных вычислений и векторизованных вычислений с несколькими аргументами соответственно.

Кроме того, в numba есть возможность использовать параллелизм для ускорения вычислений с помощью декоратора @nb.jit(nopython=True, parallel=True). Пример:

@nb.jit(nopython=True, parallel=True)def parallel_example(array):    for i in nb.prange(array.shape[0]):        array[i] += 1

Этот пример демонстрирует, как можно использовать параллельные вычисления для ускорения простой операции с массивом чисел.

Speeding up Python code with Numba

Как мы ускоряли код – Python + numba

How to use Numba to speed up Numpy

Make Python code 1000x Faster with Numba

25 nooby Python habits you need to ditch

Tutorial: CUDA programming in Python with numba and cupy

Massively Speed-Up Python Code With Numba Compilation

Numba Explained in 30 Minutes - The Python and Numpy Compiler

Numba speeds up Python with ONE DECORATOR

Numba Library- Let's Make Python Faster

BLGPG-0976EFD263F2-24-09-19-20

Новые материалы: