python由于它动态解释性语言的特性，跑起代码来相比java、c++要慢很多，尤其在做科学计算的时候，十亿百亿级别的运算，让python的这种劣势更加凸显。办法永远比困难多，numba就是解决python慢的一大利器，可以让python的运行速度提升上百倍！numba是一款可以将python函数编译为机器代码的JIT...

　　性能优化讨论见参考1：大概意思是，PyPy内置JIT，对纯Python项目兼容性极好，几乎可以直接运行并直接获得性能提升；缺点是对很多C语言库支持性不好。Numba是一个库，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。Cython是一种Python+C的便利性组合...

Numba是一个可以利用GPU/CPU和CUDA对python函数进行动态编译，大幅提高执行速度的加速工具包。利用修饰器@jit,@cuda.jit,@vectorize等对函数进行编译JIT：即时编译，提高执行速度基于特定数据类型集中于数值计算(高效编译math，cmath，sub-numpy)Numba是一个开源的...