你是不是曾经有这样的苦恼，python 真的太好用了，但是它真的好慢啊（哭死) ; C++ 很快，但是真的好难写啊，此生能不碰它就不碰它。老天啊，有没有什么两全其美的办法呢？俗话说的好：办法总是比困难多，大家都有这个问题，自然也就有大佬来试着解决这个问题，这就请出我们今天的主角: numba
Numba @jit 装饰器有两种编译模式, Nopython 模式和Object 模式。nopython编译模式的行为本质上是编译修饰后的函数，使其完全运行而不需要Python解释器的参与。这是使用Numba jit装饰器的推荐和最佳实践方法，因为它可以获得最佳性能。@jit(nopython=True) 等效于@njit（）。
在 24式加速你的Python中介绍对循环的加速方法中，一个办法就是采用 Numba 加速，刚好最近看到一篇文章介绍了利用 Numba 加速 Python ，文章主要介绍了两个例子，也是 Numba 的两大作用，分别是加速循环，以及对 Numpy 的计算加速。
一.数组： 1.定义： （1）数组就是一个变量，用于将相同数据类型的数据储存在内存中 （2）数组中的每一个数据元素都属于统一数据类型 2.基本要素： （1）标识符： 和变量一样，在计算机中，数组也要有一个名称，称为标识符，用于区分不同的数组 （2）数组元素： 当给出数组名称，即数组标识符后，要向数组中存放数据，这些数据就称为数组元素 （3）数组下标： 在数组中为了正确地得到数组的元素，需要对它们进行编号，这样计算机才能去存取，这个编号就称为数组下标 （4）元素类
Python 本身是一门运行较慢的语言，因此对于计算场景，最好的优化方式就是优化代码写法。你可以使用现有的科学计算库：比如 Numpy 和 Scipy。但如果想要在不使用低级语言（如 CPython、Rust 等）实现扩展的前提下实现一个新的算法时，该如何做呢？
使用python进入一个熟练的状态之后就会思考提升代码的性能，尤其是python的执行效率还有很大提升空间(委婉的说法)。面对提升效率这个话题，python自身提供了很多高性能模块，很多大牛开发出了高效第三方包，可谓是百花齐放。下面根据我个人使用总结出提升性能的几个层面和相关方法。
说这句话的人也没有错。与许多其他编程语言相比，Python很慢。Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。
pandas、numpy是Python数据科学中非常常用的库，numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。pandas是基于numpy的数据处理工具，能更方便的操作大型表格类型的数据集。但是，随着数据量的剧增，有时numpy和pandas的速度就成瓶颈。
在这篇附录中，我会深入NumPy库的数组计算。这会包括ndarray更内部的细节，和更高级的数组操作和算法。 这章包括了一些杂乱的章节，不需要仔细研究。 A.1 ndarray对象的内部机理 NumPy的ndarray提供了一种将同质数据块（可以是连续或跨越）解释为多维数组对象的方式。正如你之前所看到的那样，数据类型（dtype）决定了数据的解释方式，比如浮点数、整数、布尔值等。 ndarray如此强大的部分原因是所有数组对象都是数据块的一个跨度视图（strided view）。你可能想知道数组视图arr[
cuDF（https://github.com/rapidsai/cudf）是一个基于Python的GPU DataFrame库，用于处理数据，包括加载、连接、聚合和过滤数据。向GPU的转移允许大规模的加速，因为GPU比CPU拥有更多的内核。
Python 是一个用途非常广泛的编程语言，拥有成千上万的第三方库，在人工智能、机器学习、自动化等方面有着广泛的应用，众所周知，Python 是动态语言，有全局解释器锁，比其他静态语言要慢，也正是这个原因，你也许会转向其他语言如 Java、C++，不过先等等，今天分享一个可以让 Python 比 C++ 还要快的技术，看完再决定要不要转吧。
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。
注意： 这篇文章的 Jupyter Notebook 代码在我的 Github 上：SpeedUpYourAlgorithms-Numba
本文介绍了Python基础之科学栈，包括NumPy、SciPy、Matplotlib、PyTables、Pandas等库，以及科技在金融领域中的应用。
python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。
摘要： 在计算能力为王的时代，具有高性能计算的库正在被广泛大家应用于处理大数据。例如：Numpy，本文介绍了一个新的Python库——Numba， 在计算性能方面，它比Numpy表现的更好。 最近我在观看一些SciPy2017会议的视频，偶然发现关于Numba的来历--讲述了那些C++的高手们因为对Gil Forsyth和Lorena Barba失去信心而编写的一个库。虽然本人觉得这个做法有些不妥，但我真的很喜欢他们所分享的知识。因为我发现自己正在受益于这个库，并且从Python代码中获得了令人难以置信
如果你是一名数据科学家，你很有可能使用Python或R编程。但是有一个叫Julia的新成员承诺在不影响数据科学家编写代码和与数据交互的情况下拥有c一样的性能。
numpy是python最为常用的库，没有之一，它表示Numeric Python，从名字也可以看出来，它被用来做数值计算，常与scipy配合使用。现在几乎各种应用场合都会用到numpy，主要有以下几个原因：
规范化模型分层、数据流向和主题划分，从而降低研发成本，增强指标复用性，并提高业务的支撑能力。
花下猫语：最近，读者微信群里又频繁聊到了 Python 的性能问题，这真是老生常谈了。我想起自己曾收藏过几篇关于如何提升性能的文章，似乎挺有帮助的，便去联系了下作者，现在已经取得转载授权啦。今天分享其中一篇，后续还会有其它相关分享，希望对读者们也有所帮助。
在前三部分中我们介绍了CUDA开发的大部分基础知识，例如启动内核来执行并行任务、利用共享内存来执行快速归并、将可重用逻辑封装为设备函数以及如何使用事件和流来组织和控制内核执行。
Numba是Python的即时编译器，在使用NumPy数组和函数以及循环的代码上效果最佳。使用Numba的最常见方法是通过其装饰器集合，这些装饰器可应用于您的函数以指示Numba对其进行编译。调用Numba装饰函数时，它会被“即时”编译为机器代码以执行，并且您的全部或部分代码随后可以本机机器速度运行！
数组(Arrays) 是在内存中连续存储的一组同种数据类型的元素（变量），每一数组有一个唯一名称，通过在名称后面加索引（index）的方式可以引用它的每一个元素。 也就是说，例如我们有5个整型数值需要存储，但我们不需要定义5个不同的变量名称，而是用一个数组(array)来存储这5个不同的数值。注意数组中的元素必须是同一数据类型的，在这个例子中为整型（int）。 例如一个存储5个整数叫做billy的数组可以用下图来表示： 这里每一个空白框代表数组的一个元素，在这个例子中为一个整数值。白框上面的数字0 到4 代表元素的索引(index)。注意无论数组的长度如何，它的第一个元素的索引总是从0开始的。 同其它的变量一样， 数组必须先被声明然后才能被使用。一种典型的数组声明显示如下：
Python是当前最流行的编程语言，被广泛应用在深度学习、金融建模、科学和工程计算上。作为一门解释型语言，它运行速度慢也常常被用户诟病。著名Python发行商Anaconda公司开发的Numba库为程序员提供了Python版CPU和GPU编程工具，速度比原生Python快数十倍甚至更多。使用Numba进行GPU编程，你可以享受：
官方文档：http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/pysupported.html
在处理大规模数据集或进行复杂计算时，利用 GPU 进行加速是一种常见的优化手段。NumPy 提供了一些工具和技术，可以方便地在 GPU 上执行计算。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的 GPU 加速，并通过实例演示如何应用这些技术。
NumPy的创始人Travis，创建了CONTINUUM，致力于将Python大数据处理方面的应用。 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是一个用于编译Python数组和数值计算函数的编译器，这个编译器能够大幅提高直接使用Python编写的函数的运算速度。
#内置函数：网址如下 https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/functions.html
The Array class lets you access and manipulate arrays. Array indices are zero-based, which means that the first element in the array is [0], the second element is [1], and so on. To create an Array object, you use the new Array() constructor . Array() can also be invoked as a function. In addition, you can use the array access ([]) operator to initialize an array or access the elements of an array. You can store a wide variety of data types in an array element, including numbers, strings, objects, and even other arrays. You can create a multidimensional array by creating an indexed array and assigning to each of its elements a different indexed array. Such an array is considered multidimensional because it can be used to represent data in a table.
在前一篇文章中，我们介绍了如何使用 GPU 运行的并行算法。这些并行任务是那些完全相互独立的任务，这点与我们一般认识的编程方式有很大的不同，虽然我们可以从并行中受益，但是这种奇葩的并行运行方式对于我们来说肯定感到非常的复杂。所以在本篇文章的Numba代码中，我们将介绍一些允许线程在计算中协作的常见技术。
<<机器学习实战>>一书非常注重实践，对每个算法的实现和使用示例都提供了python实现。在阅读代码的过程中，发现对NumPy有一定的了解有助于理解代码。特别是NumPy中的数组和矩阵，对于初次使用者而言，有点难以理解。下面就总结一下NumPy基础知识。
在php中有5种输出形式，分别是echo、print_r、print、var_dump和die。
本篇文章给大家分享平时开发中总结的一点小技巧！在工作中写过Java程序的朋友都知道，目前使用Java开发服务最主流的方式就是通过Spring MVC定义一个Controller层接口，并将接口请求或返回参数分别定义在一个Java实体类中，这样Spring MVC在接收到Http请求(POST/GET)后，就会自动将请求报文自动映射成一个Java对象。这样的代码通常是这样写的：
你的响应应该是在代码中严格定义的嵌套数据业务模型,不要依赖数据库查询结果映射，或者其他操作
内置的包括数字、字符串、布尔、列表、元组、字典、Bytes、集合这些常用的以及一些不太常用的数据类型。而自定义的，一般以类的形式，根据需要组合以上内置类型成为独特的数据类型。
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。
题干可以添加图片，图文题干适用于看图答题，使得出题意图更明确，有助于答题者直观感受。
毫无疑问pandas已经成为基于Python的数据分析领域最重要的包，而就在最近，pandas终于迎来了1.0.0版本，对于pandas来说这是一次更新是里程碑式的，删除了很多旧版本中臃肿的功能，新增了一些崭新的特性，更加专注于高效实用的数据分析，本文就将针对pandas 1.0.0在笔者眼中比较重要的特性进行介绍，对于想要完整彻底了解新版本特性的朋友可以直接去看官方文档。
Numba 的 @vectorize 装饰器可以将以标量为输入的的python函数编译为类似Numpy的 ufuncs。创建一个传统的NumPy ufunc并不是最简单的过程，它可能需要编写一些C代码。Numba让这很容易。使用@vectorize装饰器 ，Numba可以将纯Python函数编译成ufunc，该ufunc在NumPy数组上运行的速度与用C编写的传统ufunc一样快。
这5年中，数据分析又发生了很大的变化。尤其是眼见着OpenAI的GPT横扫技术领域，让以往一切模型方法看起来都像“小孩子的游戏”一样。大模型成为了海量信息和有效信息之间的新桥梁，而上一座桥梁是以谷歌的PageRank为代表的搜索算法。幸好，因为数据分析是直接跟数据打交道，并且要根据数据生成决策，这方面是人的强项，暂时不会受到影响。
ESLint 在项目中已经是大家见惯不惯的存在，你可能很厌烦动不动跳出来的 ESLint 报错，也可能很享受经过统一校验的工工整整的代码，无论如何，我的意见是，在稍微正式点的项目中都要有 ESLint 的存在，无论是直接使用简单的 recommend 配置如 extends: ['eslint: recommend']，还是精心研究了一整套适用于自己的规则集，Lint 工具的最大帮助就是保持语法统一，至少项目中的所有 JavaScript 文件应使用统一的单双引号、分号、缩进等风格（仅靠编辑器并不能保证）。
前面一篇文章介绍了 Go 基本语法，变量的声明与初始化。本文将会具体介绍 Go 原生数据类型。Go 语言中具备丰富的数据类型，基本类型有整型、浮点数、布尔型、字符串型等，除此之外，还有切片、结构体、指针、通道、map、数组等其他类型。
数组编程为访问、操纵和操作向量、矩阵和高维数组数据提供了功能强大、紧凑且易于表达的语法。NumPy是Python语言的主要数组编程库。它在物理、化学、天文学、地球科学、生物学、心理学、材料科学、工程学，金融和经济学等领域的研究分析流程中起着至关重要的作用。例如，在天文学中，NumPy是用于发现引力波[1]和首次对黑洞成像[2]的软件栈的重要组成部分。本文对如何从一些基本的数组概念出发得到一种简单而强大的编程范式，以组织、探索和分析科学数据。NumPy是构建Python科学计算生态系统的基础。它是如此普遍，甚至在针对具有特殊需求对象的几个项目已经开发了自己的类似NumPy的接口和数组对象。由于其在生态系统中的中心地位，NumPy越来越多地充当此类数组计算库之间的互操作层，并且与其应用程序编程接口（API）一起，提供了灵活的框架来支持未来十年的科学计算和工业分析。
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