大家都知道Python运行速度很慢，但是轮子多，因此用户十分广泛，在各种领域上都能用到Python，但是最头疼的还是，解决运行速度问题，因此这里给大家介绍的是numba，是基本是等于再造语言。但是支持的numpy函数并不多。要让能jit的函数多起来才行。下面就详细介绍使用numba提升python运行速度方法。
numba简介：
能够实现将python函数编译为机器代码，提高运行速度。
工作作用：
给python换一种编译器
使用numba：
1、导入numba及其编译器
import numpy as np import numba from numba import jit
2、传入numba装饰器jit，编写函数
@jit(nopython=True) def go_fast(a): trace = 0 for i in range(a.shape[0]): trace += np.tanh(a[i, i]) return a + trace
3、函数传入实参
x = np.arange(100).reshape(10, 10) go_fast(x)
4、加速的函数执行时间
% timeit go_fast(x)
大家也可以尝试不加numba的运行时间，这里小编给大家测试了下，加numba高于不加numba运行速度的40倍。好了，大家感兴趣的话，可以尝试下哦~