在这种模式下,Numba将识别可以编译的循环,并将这些循环编译成在机器代码中运行的函数,它将在Python解释器中运行其余的代码(速度变慢)。为获得最佳性能,请避免使用此模式!...@njit(nogil=True)
def f(x, y):
return x + y
cache
为了避免每次调用Python程序时都要进行编译,可以指示Numba将函数编译的结果写入基于文件的缓存中...你可以告诉numba你期望的函数签名(参数类型和返回值类型):
from numba import jit, int32
@jit(int32(int32, int32)) #输入是两个四字节整数,...函数签名也可以是
字符串,您可以将其中几个作为列表传递。...常用的数据类型有:
int8, uint8, int16, uint16, int32, uint32, int64,
uint64,各种长度整数。图像处理中unit8很常用。