python numba jit效率如何提高，numbajit,因为本人目前正在学习py

python numba jit效率如何提高，numbajit,因为本人目前正在学习py

因为本人目前正在学习python，其中有一个叫numba的库，使用了llvm，我也不是很了解，但是看起来好像很牛B的样子，听说效率很高。所以我看了一些它的文档，按照官方提供的例子试了一遍：

pythonfrom numba import jitfrom numpy import arangefrom datetime import datetime# jit decorator tells Numba to compile this function.# The argument types will be inferred by Numba when function is called.@jitdef sum2d(arr):    M, N = arr.shape    result = 0.0    for i in range(M):        for j in range(N):            result += arr[i,j]    return resulta = arange(9).reshape(3,3)start = datetime.now()print(sum2d(a))stop = datetime.now()print(stop-start)

发现它平均需要花费53毫秒的时间，然后我将@jit注释掉，发现居然连1毫秒都不到，不是说numba效率很高吗？我想不出意外的话，肯定是我哪里弄错了，然后我试了好久，发现如果我把数组变得很大的话，numba的效率就体现了出来：

pythonfrom numba import jitfrom numpy import arangefrom datetime import datetime# jit decorator tells Numba to compile this function.# The argument types will be inferred by Numba when function is called.@jitdef sum2d(arr):    M, N = arr.shape    result = 0.0    for i in range(M):        for j in range(N):            result += arr[i,j]    return resulta = arange(9999999).reshape(3333333,3)start = datetime.now()print(sum2d(a))stop = datetime.now()print(stop-start)

不使用jit需要2.56秒的时间，而使用了jit才70毫秒，这已经不是同一个数量级了，但是对于一些简单的计算使用jit反而慢了呢？

编橙之家文章，