NumPy 与 Cython:编写高性能 C 扩展

好的,各位观众老爷,各位技术大拿,今天咱们就来聊聊如何用NumPy和Cython这对黄金搭档,写出高性能的C扩展,让你的Python代码像吃了大力丸一样,嗖嗖地快起来!🚀 开场白:Python的甜蜜烦恼 Python这门语言,就像一位温柔漂亮的女朋友,上手容易,写起来优雅,库多得像天上的星星,简直是程序员的梦中情人。😍 但,甜蜜的爱情总有烦恼。Python是解释型语言,执行效率相对较低。尤其是在处理大规模数值计算时,那速度,简直让人抓狂。想象一下,你要用Python计算几百万行数据的平均值,电脑风扇呼呼地响,你却只能默默地等待,等待,再等待… 🤯 这时候,你就需要我们的救星——NumPy和Cython! 第一幕:NumPy——数组运算的王者 NumPy,全称Numerical Python,是Python科学计算的核心库。它提供了强大的N维数组对象(ndarray),以及用于处理这些数组的各种函数。 ndarray:速度的基石 NumPy的ndarray,可不是Python自带的list那么简单。它在内存中是连续存储的,这意味着CPU可以更高效地访问数据。这就像你把东西整整齐齐地放在柜 …