大きな編集：

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わかりやすくするために、古い結果を削除し、新しい結果に置き換えます。質問は同じです: Cython と Numba の両方を正しく使用していますか? また、コードをどのように改善できますか? (すべてのコードと結果がここにある、より新しくて必要最小限の一時的な IPython ノートブックがあります)

1)

Cython、Numba、および CPython に最初は違いがなかった理由が分かったと思います。

入力としてnumpy配列：

リストの代わりに:

データ入力として Numpy 配列を使用したベンチマーク

Python リストを入力として使用したベンチマーク

2)

関数を明示的なループに置き換えましたzip()が、大きな違いはありませんでした。コードは次のようになります。

CPython

シトン

ナンバー

Numba でリスト内包表記を実行する数式の計算を高速化したい。

ただし、NotImplementedError が発生します。理由がわからない。

インコとヌンバジットの主な違いを知っている人はいますか？Numexpr を Numba とインコと比較していたので、興味があります。この特定の式 (Numexpr で非常にうまく機能することを期待していました。ドキュメントで言及されているものだったからです)。

結果は

および私がテストした関数 (timeit 経由 - 関数ごとに最低 3 回の繰り返しと 10 回のループ)

マシンで結果を再確認したい場合は、 IPython nbを取得することもできます。

Numba が正しくインストールされているかどうか疑問に思っている人がいる場合...私はそう思います。前回のベンチマークでは期待どおりに動作しました。

numba @autojit デコレーターを使用しています。次のエラーはどういう意味ですか?

freevar とは何ですか?

ベクトル化できない数学演算を実行する複雑な関数があります。NUMBA jit コンパイラを使用すると、実際にパフォーマンスが低下することがわかりました。おそらく、この関数内で python math.sqrt を呼び出しているためです。python math.sqrt への呼び出しを sqrt へのより高速な C 呼び出しに置き換えるように NUMBA を強制するにはどうすればよいですか?

-- Kes について

Numba には、JIT コンパイルでループを高速化する驚くべき機能があります。ただし、重要なねじれは、numpy を使用する場合、新しい配列の作成が許可されないことです。幸いなことに、ほとんどの numpy 関数には、出力を --except に書き込むためのオプションのoutパラメーターが含まれていますnumpy.sort。最も明白な代替案は ですnumpy.ndarray.sort。

しかし、これはコンパイルに失敗し、

並べ替えアルゴリズムを再実装する以外に、JIT コンパイルされた numba ループで numpy 配列を並べ替える方法はありますか?

私はPythonで次のコードを書きました

そして、次の結果を得ました

CPython が Numba の 2 倍以上速いのはなぜですか? これは、OSX 10.9.3 と LLVM 3.2 の Python 2.7.7 にあります。

役立つ場合は、llvm ダンプ (numba --annotate --llvmp-dump main.py を使用して取得) を以下に示します。