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文件大小: 62kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-25
详细说明：提高性能有如下方法
1、Cython,用于合并python和c语言静态编译泛型
2、IPython.parallel，用于在本地或者集群上并行执行代码
3、numexpr，用于快速数值运算
4、multiprocessing,python内建的并行处理模块
5、Numba，用于为cpu动态编译python代码
6、NumbaPro，用于为多核cpu和gpu动态编译python代码
为了验证相同算法在上面不同实现上的的性能差异，我们先定义一个测试性能的函数
def perf_comp_data(func_list, data_list, rep=3, number=1):
'''Funct
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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