Numba拥有惊人的能力,可以通过JIT编译来加速循环。然而,关键的转变是,当使用numpy时,。幸运的是,除了numpy.sort之外,大多数numpy函数都包含一个用于写入输出的可选out参数。/Users/duckworthd/anaconda/lib/python2.7/site-packages/numba/typeinfer.pyc in propagate(self)
为此,我提出了两种不同的方法:这两个版本都给出了我想要的结果,但是Numba对一个版本的影响比另一个版本更大。对于一个300 k值的虚拟数组,下面是性能结果:
binary-search)Numba 纯Python二进制-搜索运行在11 ms 纯Python迭代中搜索运行速度为1.1慢5倍,而理论上它应该快100倍(如果适当加速,它应该在9 s
我尝试将数据填充到numpy数组中。然而,对于更高的索引,它需要越来越多的时间。为什么? 我怎样才能防止这种情况发生呢?我已经在最终维度中创建了数组... import randommax_draws = len(p)-1
money_list = np.zeros(iterations)
for k in range(1,