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2.Python | 加一行注释，编译编译让你的编译编译程序提速10+倍！numba库十分钟上手指南
3.Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）

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       a=list(eval(input(“请输入n个整数”)))

       b=max(a)

       c=len(a)

       for i in range(1,编译编译c+1):

        if a[i-1]==b:

        print("最大的数是%d，是编译编译第%d个数"%（b,i）)

Python | 加一行注释，让你的编译编译程序提速+倍！numba库十分钟上手指南

       如果你在使用Python进行高性能计算，编译编译macd爆涨源码Numba提供的编译编译加速效果可以比肩原生的C/C++程序，只需要在函数上添加一行@jit的编译编译装饰。它支持CPU和GPU，编译编译是编译编译数据科学家必不可少的编程利器。

       之前的编译编译文章已经提到计算机只能执行二进制的机器码，C、编译编译C++等编译型语言依靠编译器将源代码转化为可执行文件后才能运行，编译编译删除源码包Python、编译编译Java等解释型语言使用解释器将源代码翻译后在虚拟机上执行。编译编译对于Python，由于解释器的存在，其执行效率比C语言慢几倍甚至几十倍。

       解决Python执行效率低的问题，一种解决办法是使用C/C++语言重写Python函数，但是这要求程序员对C/C++语言熟悉，且调试速度慢，不适合绝大多数Python程序员。另外一种非常方便快捷的解决办法就是使用Just-In-Time（JIT）技术，本文将解释JIT技术的读写锁源码原理，并提供几个案例，让你十分钟内学会JIT技术。

       Python解释器工作原理，Python是一门解释语言，Python为我们提供了基于硬件和操作系统的一个虚拟机，并使用解释器将源代码转化为字节码。字节码在虚拟机上执行，得到结果。

       使用Python example.py执行源代码时，Python解释器会在后台启动字节码编译器，将源代码转换为字节码。字节码是android源码解压一种只能运行在虚拟机上的文件，Python生成的字节码默认后缀为.pyc，Python生成.pyc后一般放在内存中继续使用，并不是每次都将.pyc文件保存到磁盘上。pyc字节码通过Python虚拟机与硬件交互。虚拟机的出现导致程序和硬件之间增加了中间层，运行效率大打折扣。

       Just-In-Time（JIT）技术为解释语言提供了一种优化，它能克服上述效率问题，极大提升代码执行速度，同时保留Python语言的易用性。使用JIT技术时，JIT编译器将Python源代码编译成机器直接可以执行的桌面整理源码机器语言，并可以直接在CPU等硬件上运行。这样就跳过了原来的虚拟机，执行速度几乎与用C语言编程速度并无二致。

       Numba是一个针对Python的开源JIT编译器，可以对原生代码进行CPU和GPU加速。使用conda或pip安装Numba。只需要在原来的函数上添加一行@jit，即可将一个函数编译成机器码，执行速度提升倍，且随着数据和计算量的增大，numba的性能提升可能会更大。

       Numba的使用场景，只需在函数上加装饰器即可加速程序，但有缺点，只支持Python原生函数和部分NumPy函数，不支持pandas、scikit-learn、tensorflow、pytorch等高级封装。Numba在nopython模式下强制使用加速方式，不进入object模式，保证加速效果。对于计算密集部分，使用nopython优化，其余部分使用Python原生代码，兼顾加速与编译时间。

       编译开销较小，Numba的懒编译技术仅在运行时首次发现@jit才编译代码块，第二次使用时使用缓存，运行时间大大缩短。Eager Compilation优化方式告知Numba输入输出类型，加快编译速度。

       Numba性能评测显示，结合NumPy，可得到接近C语言的速度。Numba功能多样，包括@vectorize装饰器使函数向量化，以及使用GPU加速等。

       Numba原理基于LLVM和NVVM技术，可将解释语言直接翻译成机器码。无论在金融量化分析、计算机视觉或矩阵和张量处理中，Numba提供比肩C/C++程序的加速效果，是数据科学家的编程利器。

Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）

       T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景，例如判断两组数据是否具有显著差异。使用T检验前，需确保数据符合正态分布，并且样本方差具有相似性。T检验有多种变体，包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验，针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。

       实现T检验的Python代码如下：

       python

       import numpy as np

       import scipy.stats as stats

       # 示例数据

       data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

       data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

       # 独立样本T检验

       t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)

       print(f"T统计量：{ t_statistic}")

       print(f"显著性水平：{ p_value}")

       # 根据p值判断差异显著性

       if p_value < 0.:

        print("两个样本的均值存在显著差异")

       else:

        print("两个样本的均值无显著差异")

       运行上述代码，将输出T统计量和显著性水平。根据p值判断，若p值小于0.，则可认为两个样本的均值存在显著差异；否则，认为两者均值无显著差异。

       实现效果

       根据上述代码，执行T检验后，得到的输出信息如下：

       python

       T统计量：-0.

       显著性水平：0.

       根据输出结果，T统计量为-0.，显著性水平为0.。由于p值大于0.，我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此，可以判断在置信水平为0.时，两个样本的均值无显著差异。