简介：numba是Anaconda公司开发的针对Python的开源JIT编译器，用于提供Python版CPU和GPU编程，速度比原生Python快数十倍。numba是第三方库，可以在运行时将Python代码编译为本地机器指令，而不会强制大幅度的改变普通的Python代码，使得在部分场景下执行Python的效率得到飞速的提升。工作原理对比：Python文件执行过程1、.py文件通过解释器转化为虚拟机
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2023-08-14 11:23:53
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# 如何加速 Python 中 Pyplot 绘图
在数据分析和可视化中，Python 的 Matplotlib 库，尤其是 `pyplot` 模块，扮演着至关重要的角色。尽管它功能强大，但在处理大型数据集或生成复杂图形时，其速度可能成为瓶颈。本文将探讨如何通过优化代码和使用更高效的方法来加速 Pyplot 绘图，并解决一个实际问题——可视化项目计划中的甘特图。
## 背景
假设我们有一个项
前言Python因其强大、灵活且易于使用等特性，而赢得了声誉。这些优点使其在各种各样的应用程序、工作流程和领域中得到了广泛应用。但是就语言的设计，也就是它天然的解释能力还有它的运行时的动态性而言，Python总是比C或C ++这样的机器本地语言慢一个数量级。多年来，开发人员已经为Python的速度限制提出了各种变通方法。例如你可以在C中编写性能密集型任务并使用Python封装它，许多机器学习库正是
如何加速 Python 代码？1. 优化代码和算法一定要先好好看看你的代码和算法。许多速度问题可以通过实现更好的算法或添加缓存来解决。本文所述都是关于这一主题的，但要遵循的一些一般指导方针是：测量，不要猜测。测量代码中哪些部分运行时间最长，先把重点放在那些部分上。实现缓存。如果你从磁盘、网络和数据库执行多次重复的查找，这可能是一个很大的优化之处。重用对象，而不是在每次迭代中创建一个新对象。Pyth
原创
2021-03-28 17:44:26
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1. 优化代码和算法 一定要先好好看看你的代码和算法。许多速度问题可以通过实现更好的算法或添加缓存来解决。本文所述都是关于这一主题的，但要遵循的一些一般指导方针是： 测量，不要猜测。 测量代码中哪些部分运行时间最长，先把重点放在那些部分上。 实现缓存。 如果你从磁盘、网络和数据库执行多次重复的查找，
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2020-09-25 15:02:00
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用Python和Pandas进行数据分析，很快就会用到循环。但在这其中，就算是较小的DataFrame，使用标准循环也比较耗时。遇到较大的DataFrame时，需要的时间会更长，会让人更加头疼。现在，有人忍不了了。他是一位来自德国的数据分析师，名叫Benedikt Droste。他说，当自己花了大半个小时等待代码执行的时候，决定寻找速度更快的替代方案。在给出的替代方案中，使用Numpy向量化，与使
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2024-08-09 12:23:48
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# Python如何使用CUDA加速：解决矩阵乘法问题
在高性能计算中，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，使得利用图形处理单元（GPU）的处理能力成为可能。Python作为一种灵活且简洁的编程语言，可以通过一些库与CUDA相结合，从而实现计算加速。本文将介绍如何使用CUDA来加速矩阵乘法，并附带代码
1、前言在使用tensorrt的时候，一般是使用cpp，对于cpp基础一般的同学不是很友好，尤其是在学习的过程中，而cpp主要是在部署的时候用到，最近了解到了Nvidia推出的cuda-python库，与之前的pycuda有类似的功能，但整体的编码风格与cpp类似，可以参考下文的代码，转成tensorrt之后，可以在python中先编写后处理的方式，有需要时再改写成cpp，也是一种不错的方式，但p
在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库，也就是dlib，与opencv相比其包含了很多最新的算法，尤其是深度学习方面的，因此很有必要学习一下。恰好最近换了一台笔记本，内含一块GTX1060的显卡，可以用来更快地跑深度学习算法。以前用公司HP的工作站配置过dlib，GPU是Quadro K420，用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过，相比较1060的速度确实要快上很多
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2024-06-25 16:23:09
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问题背景是这样的，我有一批需要处理的文件，对于每一个文件，都需要调用同一个函数进行处理，相当耗时有没有加速的办法呢？当然有啦，比如说你将这些文件分成若干批，每一个批次都调用自己写的python脚本进行处理，这样同时运行若干个python程序也可以进行加速但是，有没有更简单的方法呢？比如说，我一个运行的一个程序里面，同时分为多个线程，然后进行处理？实际上是有的 大概思路是这样，将这些个文件
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2023-10-09 21:31:38
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1. NumExpr是什么？NumExpr是一个用于numpy类型快速数值表达式计算的第三方Python加速库。有了它， 在数组上操作的表达式（如3xa+4xb）相比在python中执行速度更快，所需内存空间占用更少。 值得一提的是，NumExpr集成了intel的vml（向量数学计算库 vectore math library）技术， 这使得数值型表达式的计算速度得到了进一步提升。2. Nume
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2023-08-07 21:12:33
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相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下Python的计算时间，减少大家在算法上的等待时间。今天给大家介绍Numba这一块的内容。1.简介所以什么是Numba呢？Numba是Python的即时编译器，也就是说当你调用Python函数时，你的全部或部分代码都会被计时转换成为机器码进行执行，然后它就会以你的本机机器码
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2024-01-10 18:00:37
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1、GPU加速利用多个GPU提升运行效率#利用多个GPU加速import osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '2,1,0'这是存在多个GPU的电脑上可以实现的，只要放在你编写的代码中即可。其中，os库提供通用的，基本的操作系统交互功能，与操作系统相关的，包括常用路径操作，进程管理，环境参数等所以这里需要import os库来进行加速 2、CP
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2023-07-11 14:50:04
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获取完整的书 使用Python使用Spark进行数据分析（Addison-Wesley数据和分析系列）建议零售价$ 44.99 看见 本文摘自Jeffrey Aven在Pearson Addison-Wesley撰写的“使用Spark使用Python进行数据分析”一书中。 经培生（Pearson）许可在此处转载©2018。 有关更多信息，请访问notifyit.
# 如何使用CUDA加速运行Python
在深度学习、科学计算等领域，Python因其易用性和丰富的库支持而备受青睐。然而，Python本身的执行速度通常不是最快的。为了解决这一问题，NVIDIA推出了CUDA（Compute Unified Device Architecture）来支持并行计算，使得Python能够充分地利用GPU的性能。本文旨在通过一个实际案例，演示如何使用CUDA加速Py
# 使用CUDA加速Python代码项目方案
## 1. 引言
随着大数据和深度学习的发展，传统的CPU计算方式在处理速度和效率上常常显得力不从心。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，能够充分利用GPU的计算能力，从而大幅提高计算速度。本文将介绍如何在Python中使用CUDA对代码进行加速，并提供一个完
Python 是一种脚本语言，相比 C/C++ 这样的编译语言，在效率和性能方面存在一些不足。但是，有很多时候，Python 的效率并没有想象中的那么夸张。本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。0. 代码优化原则本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前，需要了解一些代码优化基本原则。第一个基本原则是不要过早优化。很多人一开始写代码就奔着性能优化的目
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2021-04-22 13:00:17
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Python是一种脚本语言，相比C/C++这样的编译语言，在效率和性能方面存在一些不足。但是，有很多时候，Python的效率并没有想象中的那么夸张。本文对一些Python代码加速运行的技巧进行整理。0.代码优化原则本文会介绍不少的Python代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前，需要了解一些代码优化基本原则。第一个基本原则是不要过早优化。很多人一开始写代码就奔着性能优化的目标，“让正确的程序
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2020-10-21 22:44:37
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一位狸友在编辑GIF动态图片时碰到了一个问题，就是不知怎么把GIF动画的播放速度加快(或减慢)。如果你也正巧碰到此类疑问或想知道GIF加速的方法，可以接着往下看哦。其实先理解了GIF动画的原理，并找对合适的gif编辑软件，解决这问题并无难度。所谓GIF动画，就是由一帧帧不同的静态图片按一定顺序连续播放，利用视觉暂留形成连续影像，当连续、快速地显示这些帧时就会产生动起来的错觉。而每帧的延迟时间(显示
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2023-12-11 22:35:26
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我们先看一个原始代码：import time
def foo(x, y):
tt = time.time()
s = 0
for i in range(x, y):
s *= i
print('time:{}'.format(time.time() - tt))
return s
print(foo(1,100000000))看一下运算时
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2024-02-09 22:13:35
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