简介

Numba原作者Continuum Analytics开发者社区计划首次发布2012年8月15日，​10年前​（2012-08-15）当前版本0.56.4 (2022年11月4日) 源代码库github.com/numba/numba 编程语言Python, C操作系统跨平台类型科学计算（英语：List of numerical analysis software）许可协议2句版BSD许可证 网站numba.pydata.orgNumba是开源的JIT编译器，它通过llvmlite绑定包，使用LLVM将包括很多NumPy函数的聚焦数值计算的Python子集，翻译成快速的机器码。它为在CPU和GPU上并行化Python代码提供了大量选项，而经常只需要微小的代码变更。Numba由Travis Oliphant（英语：Travis Oliphant）在2012年开创并在github上活跃开发而经常有新的发行。这个计划由Anaconda公司的开发者驱动，并受到DARPA、Gordon和Betty Moore基金会、Intel、Nvidia、AMD和GitHub上的社区贡献者的支持。

例子

Numba可以通过简单的在进行数值计算的Python函数上应用numba.jit修饰符来使用：

import numbaimport random@numba.jitdef monte_carlo_pi(n_samples: int):    acc = 0    for i in range(n_samples):        x = random.random()        y = random.random()        if (x**2 + y**2) < 1.0:            acc += 1    return 4.0 * acc / n_samples

即时编译在函数被调用时透明地进行：

>>> monte_carlo_pi(1000000)3.14

Numba的网站包含了更多的例子，还有如何从Numba获得更好的性能的信息。

GPU支持

Numba可以把Python函数编译成GPU代码。目前能获得二个后端：

NVIDIA CUDA

AMD ROCm（英语：ROCm） HSA（英语：Heterogeneous System Architecture）

替代方式

Numba是使Python快速的方法之一，它编译包含Python和Numpy代码的特定函数。存在很多用Python进行快速数值计算的替代方式，比如Cython、TensorFlow、PyTorch、Chainer（英语：Chainer）、Pythran和PyPy。

引用

^ Release 0.56.4. 2022年11月4日 . 

^ Releases · numba/numba. GitHub. . （原始内容存档于2022-08-31） （英语）. 

^ github（页面存档备份，存于互联网档案馆）

^ 网站 （页面存档备份，存于互联网档案馆）

^ Numba for CUDA GPUs. . （原始内容存档于2019-04-16）. 

^ Numba for AMD ROC GPUs. . （原始内容存档于2019-04-16）. 

^ Pythran（页面存档备份，存于互联网档案馆）

查

论

编

Python 实现

CircuitPython（英语：CircuitPython）

CLPython（英语：CLPython）

CPython

Cython

Jython

IronPython

MicroPython

Numba

PyPy

Python for S60（英语：Python for S60）

Psyco

Stackless Python

Shed Skin（英语：Shed Skin）

Unladen Swallow

更多……

IDE

Boa

Eclipse

Eric Python IDE

IDLE

SPE（英语：Stani’s Python Editor）

Ninja-IDE

PyCharm

PyDev（英语：PyDev）

Aptana（英语：Aptana）

更多……

专题

Web服务器网关接口

软件列表

Python软件基金会

PyCon

<!–esi –>取自“https://www.7890.net/w/index.php?title=Numba&oldid=76652348”