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~