importtimefromnumpyimportarange
fromnumbaimportjit
@jit
defz():
num = 2147483647
# 質數大於 1
ifnum > 1:
# 檢視因子
foriinrange(2, num):
if(num % i) == 0:
print(num,"不是質數")
print(i,"乘於", num // i,"是", num)
breakelse:
print(num,"是質數")
# 如果輸入的數字小於或等於 1,不是質數
else:
print(num,"不是質數")
t1 = time.time()
z()t2 = time.time()
print(t2-t1)
測試後發現隨著質數增大 時間有明顯縮短 最大幾百倍
python加速模組 numba
numba的使用比較簡單,它不需要更換python的直譯器,只需要將numba的裝飾器寫在python方法上,當這個帶有numba裝飾器的方法被呼叫時,就會被just in time即時編譯為機器 然後執行。使用numba之前,我們需要安裝這個庫 trusted host mirrors.aliyu...
使用numba加速python程式
前面說過使用cython來加速python程式的執行速度,但是相對來說程式改動較大,這次就說一種簡單的方式來加速python計算速度的方法,就是使用numba庫來進行,numba庫可以使用jit技術即時編譯,達到高效能,另外也可以使用cuda gpu的計算能力來加速,對python來說是乙個提速非常...
cuda入門 numba加速和pycuda加速
本專案旨在研究gpu混合計算框架對spark分布式計算進行加速,以下為研究測試 目錄結構 batch numba方式的批處理 cuda pycuda方式的批處理 data 測試資料 select ul data as jiakuan dns 001,dl data as jiakuan dns 00...