python numba jit 的效率
【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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