【尾篇】Python高性能计算库——Numba

>> 31.9 ms ± 757 µs per loop (mean ± std. dev. of 5 runs, 10 loops each)

# Compare the pure Python vs Numba optimized time

py_time.best / numba_time.best

>> 222.1521754580626

# Compare the time of the fastes numba and fortran run

numba_time.best / fortran_time.best

>> 0.9627960721576471

通过添加一个装饰器，我们的计算速度比纯Python代码快222倍，甚至比Fortran也快很多。在计算能力决定未来的时代，Numba一定会被更多人接受。

以上就是我的介绍，希望有人现在有动力去看看Numba库。我想在将来我会编写一系列小的Numba文章/教程，并提供更多的技术信息，让更多的人使用Numba 库。而本文仅作为一个开始。

本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。

文章原标题《Introduction to the Numba library》

作者：Flaire

译者：一只高冷的猫，审校：袁虎。

文章为简译，更为详细的内容，请查看原原文文