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Numba将函数与类型为%s的参数一起使用时无效

Numba是一个用于加速Python代码的开源库，它通过即时编译技术将Python函数转换为本地机器码，从而提高代码的执行速度。然而，当使用特定类型的参数时，Numba可能会失效。

在给定的问答内容中，%s表示一个占位符，用于表示参数的类型。具体来说，当使用某种特定类型的参数时，Numba可能无法提供加速效果。这可能是因为该参数类型不受Numba支持，或者Numba无法对该类型的参数进行有效的优化。

为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

检查参数类型：首先，确保参数的类型是Numba支持的。Numba对于许多常见的Python数据类型（如整数、浮点数、数组等）都有良好的支持。如果参数类型不受支持，可以考虑将其转换为支持的类型或使用其他方法进行优化。
使用Numba的类型注解：Numba提供了类型注解的功能，可以显式地指定函数参数的类型。通过使用类型注解，可以帮助Numba更好地进行优化。例如，可以使用@jit装饰器并指定参数类型，如@jit(int32(int32))。
优化代码结构：有时，Numba无法有效地优化某些代码结构。在这种情况下，可以尝试重构代码，使其更适合Numba的优化。例如，可以将复杂的计算逻辑拆分为更小的函数，或者使用Numba提供的特定优化技术（如并行计算）。

总之，当使用特定类型的参数时，Numba可能会失效。为了解决这个问题，可以检查参数类型，使用类型注解，并优化代码结构。这样可以帮助Numba更好地进行优化，并提高代码的执行速度。

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让python快到飞起-numba加速

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十三）

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强化学习技巧五：numba提速python程序

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如何让python的运行速度得到提升

最近推出的Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行，从而上百倍的提高程序的运算速度。 Numba项目的主页上有Linux下的详细安装步骤。...为了能将Python函数编译成能高速执行的机器码，我们需要告诉JIT编译器函数的各个参数和返回值的类型。...其中’f8’表示8个字节双精度浮点数，括号前面的’f8’表示返回值类型，括号里的表示参数类型，'[:]’表示一维数组。...因此整个类型字符串表示sum1d()是一个参数为双精度浮点数的一维数组，返回值是一个双精度浮点数。...模块能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行，从而上百倍的提高程序的运算速度。

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这一行代码，能让你的 Python 运行速度提高 100 倍！

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Numba向量运算的强大

整体来看是由两个函数组成，一个是二项式一个是一次函数，然后求每个k下这两个函数的乘积，最后再求k从0到n下所有乘积的加和。其中f,n为已知数，这里我设置为0.01和1000万。...python3 numba_vectorize_example.py 23.91s user 1.96s system 110% cpu 23.390 total ?...一般你的函数有几个参数就写几次float，并且类型需要一致，都是float或者都是int，不能两种混合，不然会报错。...例如你的func3有4个参数那写成@nb.vectorize(["float64(float64,float64,float64,float64)"]) 运行时间2.6秒： $ time python3....py 4.36s user 1.42s system 223% cpu 2.583 total 对于Numba的用法，我也是用的时候才去快速了解了一下它的工具书，目前暂时只用到了这两个装饰器，感觉已经使我的脚本速度大大加快了

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用Numba加速Python代码

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有效提升Python代码性能的三个层面

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