numba，让python速度提升百倍

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！

什么是numba？

numba是一款可以将python函数编译为机器代码的JIT编译器，经过numba编译的python代码（仅限数组运算），其运行速度可以接近C或FORTRAN语言。

python之所以慢，是因为它是靠CPython编译的，numba的作用是给python换一种编译器。

使用numba非常简单，只需要将numba装饰器应用到python函数中，无需改动原本的python代码，numba会自动完成剩余的工作。

import numpy as np
import numba
from numba import jit

@jit(nopython=True) # jit，numba装饰器中的一种
def go_fast(a): # 调用时，函数被编译为机器代码
    trace = 
    # 假设输入变量是numpy数组
    for i in range(a.shape[]):   # Numba 擅长处理循环
        trace += np.tanh(a[i, i]) 
    return a + trace