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上传时间: 2021-01-30
详细说明：通常来说，Python不是一种高性能的语言，在某种意义上，这种说法是真的。但是，随着以Numpy为中心的数学和科学软件包的生态圈的发展，达到合理的性能不会太困难。当性能成为问题时，运行时间通常由几个函数决定。用C重写这些函数，通常能极大的提升性能。在本系列的第一部分中，我们来看看如何使用NumPy的CAPI来编写C语言的Python扩展，以改善模型的性能。在以后的文章中，我们将在这里提出我们的解决方案，以进一步提升其性能。这篇文章中所涉及的文件可以在Github上获得。作为这个练习的起点，我们将在像重力的力的作用下为N体来考虑二维N体的模拟。以下是将用于存储我们世界的状态，以及一些临时变量的
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