pythonのfor文は遅い.Numbaが使いやすそう. そこまではわかった.Numbaの使い方も調べた.うん,@jitを頭に置けば良いのだろう.だがしかし,引数や返り値を指定する方法があるときいたが,どのようにすればよいかわからない.そのようなときに参考にすべきページ.ちなみに型指定をすると10倍程度高速化するそう. 参考はこちら. 追記 jitをクラスに適応する方法はこちら import numpy as np from numba import jit, f8, i8, b1, void @jit(返り値の型(引数1の型,引数2の型,...,引数nの型)) def function(引数1,引数2,...,引数n): 処理