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.
JIT-компилятор для Python, который преобразует подмножество кода Python и NumPy в быстрый машинный код. Разработано Anaconda, Inc. Высокоэффективно для ускорения циклов, пользовательских математических функций и сложных числовых алгоритмов. Используйте для @njit, @vectorize, prange, cuda.jit, numba.typed, JIT-компиляции, параллельных циклов, ускорения графического процессора с помощью CUDA, моделирования Монте-Карло, числовых алгоритмов и высокопроизводительных вычислений на Python. Источник: tondevrel/scientific-agent-skills.