用Numba jit计算Numpy的跨段距离

在本文中，我们将介绍如何使用Numba jit优化Python中计算Numpy跨段距离的效率。Numba是一个用于优化Python代码性能的开源库。它可以将Python代码转换为LLVM字节码，从而加速运行速度。

阅读更多：Numpy 教程

什么是Numpy跨段距离？

Numpy是Python中用于计算数值运算的库。在计算Numpy数组时，我们经常需要计算相邻元素之间的距离，这被称为“间隔距离”。例如，对于一维数组[1,2,1,3,4,2]，它的间隔距离为[1,1,2,1,2]。

但是，在实际应用中，我们经常需要计算Numpy数组中不连续（跨度超过1）元素之间的距离。例如，对于一维数组[1,2,4,7,11,16]，它的跨度距离为[1,2,3,4,5]。

用Python实现跨段距离计算

我们可以使用Python中简易的for循环将Numpy数组的跨段距离计算出来。下面是Python代码：

def segments_distance(arr):
    n = len(arr)
    res = np.zeros(n-1, dtype=np.int32)
    for i in range(1, n):
        res[i-1] = arr[i] - arr[i-1]
    return res

该函数接收一个Numpy数组，计算它的跨段距离，并返回一个新的数组。该函数用了多余的for循环来迭代数组中的所有元素，因此该函数的时间复杂度为 $O(n)$ 。

使用Numba jit优化跨段距离计算

为了进一步提高跨段距离计算的效率，我们可以使用Numba jit将Python代码转换为LLVM字节码。这将加速运行速度并减少代码执行时间。

下面是使用Numba jit优化代码的示例：

from numba import jit

@jit(nopython=True)
def jit_segments_distance(arr):
    n = len(arr)
    res = np.zeros(n-1, dtype=np.int32)
    for i in range(1, n):
        res[i-1] = arr[i] - arr[i-1]
    return res

将Python代码装饰为jit函数，然后使用该函数来执行跨段距离计算。在这种情况下，Numba将转换Python代码为优化LLVM字节码并加速该函数的执行速度。