JITコンパイラライブラリNumbaを使ってPythonコードを劇的に高速化する方法 - MyEnigma

Data Science in Python, Volume 2: Data I/O, Jupyter Notebook, GUI, Deployment, Numeric Programming, High Performance Python (English Edition)posted with カエレバAlexander Stepanov 2016-04-25 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに Python JITコンパイラライブラリ Numba Numbaのインストール Numbaの速度比較 引数の指定 GPUの利用 最後に 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに Pythonは言語的にも、 エコシステム的にも大好きなのですが、 いかんせん、複雑で大規模なシステムを作ると、 速度が遅いのが気になる時があります

[ledsun]

「ライブラリをインポートして関数にアノテーションつけると、関数がLLVMでJITコンパイルされて高速化される」！？そんなことできんの？

[jyotti]

][numba][numpy]

[emeraldwar]

Pythonのもとのコードを殆ど変える必要がなく、さらにGPU対応までしてくれるので使いやすい