Python：numba 库高级用法举例和应用详解

Travis Tang

2024-07-25

Python：numba库高级用法举例和应用详解

模块介绍

Numba 是一个开源的 JIT（Just-In-Time）编译器，可以将 Python 代码编译成高效的机器代码，从而显著提高数值计算的性能。它专为数值计算而优化，特别适用于科学计算、数据分析和机器学习等应用。Numba 支持的 Python 版本为 3.6 及以上。

应用场景

Numba 广泛应用于高性能领域，特别是在需要大量数值计算的场景下，常见的应用包括：

数据分析：在处理大数据集时，可以使用 Numba 加速数值运算。
机器学习：在训练和评估模型时，Numba 可以显著缩短计算时间。
科学计算：进行复杂的数学计算时，使用 Numba 可以降低计算成本，提高效率。

安装说明

Numba 并不是 Python 的默认模块，需要通过 pip 进行安装。可以使用以下命令进行安装：

1	pip install numba

确保您已安装 Python 3.6 及以上版本以兼容 Numba。

用法举例

1. 使用 @jit 装饰器加速简单函数

import numpy as np
from numba import jit

# 使用@jit装饰器编译函数，以提高性能
@jit
def sum_of_squares(arr):
    total = 0  # 初始化总和
    for i in arr:  # 遍历数组
        total += i ** 2  # 累加每个元素的平方
    return total  # 返回总和

# 示例数组
data = np.arange(1000000)  # 创建一个包含100万个元素的数组
result = sum_of_squares(data)  # 调用加速后的函数
print(result)  # 输出结果

2. 使用 @njit 实现无 Python 模式的性能提升

import numpy as np
from numba import njit

# 使用@njit装饰器，启用无Python模式以获得更好的性能
@njit
def compute_mean(arr):
    total = 0.0  # 初始化总和
    n = arr.size  # 获取数组长度
    for i in range(n):  # 遍历数组索引
        total += arr[i]  # 累加每个元素
    return total / n  # 返回平均值

# 示例数组
data = np.random.rand(1000000)  # 创建一个随机数组
mean = compute_mean(data)  # 调用加速后的函数
print(mean)  # 输出平均值

3. 使用 numba 支持的数值运算

import numpy as np
from numba import jit

# 使用@jit装饰器编译带有复杂数值运算的函数
@jit
def apply_transformation(arr):
    transformed = np.empty_like(arr)  # 创建一个与输入数组大小相同的空数组
    for i in range(arr.size):  # 遍历数组索引
        transformed[i] = arr[i] * 2 + 3  # 对每个元素进行变换
    return transformed  # 返回变换后的数组

# 示例数组
data = np.arange(10)  # 创建一个包含10个元素的数组
transformed_data = apply_transformation(data)  # 调用加速后的函数
print(transformed_data)  # 输出变换后的数组

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