python numba jit 的效率

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风吹稻花香 发表于 2021/06/04 23:55:36 2021/06/04
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【摘要】 10w左右数据量,不加jit效率高, 100w左右数据量,加了jit效果高8倍以上 40w左右数据量,效率持平 from numba import jitfrom numpy import arange import datetime len=399999@jitdef sumjit(arr): M, N = arr.shape result = 0.0 for i i...

10w左右数据量,不加jit效率高,

100w左右数据量,加了jit效果高8倍以上

40w左右数据量,效率持平


      from numba import jit
      from numpy import arange
      import datetime
      len=399999
      @jit
      def sumjit(arr):
       M, N = arr.shape
       result = 0.0
      for i in range(M):
      for j in range(N):
       result += arr[i, j]
      return result
      a = arange(len).reshape(len//3, 3)
      start = datetime.datetime.now()
      print(sumjit(a))
      print ("jit",(datetime.datetime.now()-start).microseconds)
      def sum2d(arr):
       M, N = arr.shape
       result = 0.0
      for i in range(M):
      for j in range(N):
       result += arr[i, j]
      return result
      a = arange(len).reshape(len//3, 3)
      start = datetime.datetime.now()
      print(sum2d(a))
      print ("noj",(datetime.datetime.now()-start).microseconds)
  
 

文章来源: blog.csdn.net,作者:网奇,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:blog.csdn.net/jacke121/article/details/78307580

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