Numba makes Python code go fast. It works by decorating your functions with decorators that tell Numba to compile them. It is particularly effective for code that involves heavy numerical loops and NumPy array manipulations.
Official docs: https://numba.pydata.org/numba-doc/latest/index.html User Guide: https://numba.pydata.org/numba-doc/latest/user/index.html Search patterns: @njit, @vectorize, prange, cuda.jit, numba.typed
This is the "gold standard" for Numba. In this mode, Numba compiles the code without using the Python C-API, resulting in maximum speed. If it can't compile (e.g., because of unsupported Python objects), it throws an error.
Un compilateur Just-In-Time (JIT) pour Python qui traduit un sous-ensemble de code Python et NumPy en code machine rapide. Développé par Anaconda, Inc. Très efficace pour accélérer les boucles, les fonctions mathématiques personnalisées et les algorithmes numériques complexes. À utiliser pour @njit, @vectorize, prange, cuda.jit, numba.typed, compilation JIT, boucles parallèles, accélération GPU avec CUDA, simulations Monte Carlo, algorithmes numériques et calcul Python haute performance. Source : tondevrel/scientific-agent-skills.