在高性能计算领域，Python以其简洁易用的语法赢得了广泛的应用。然而，Python的执行速度相较于C、C++等编译型语言往往显得较慢。幸运的是，可以通过使用Numba库来显著提升Python代码的运行速度。Numba是一个即时编译器（JIT），它能够分析现有的Python代码，识别其中的类型，并生成高效的机器代码。这种机器代码的执行速度可以与C、C++和Fortran等语言相媲美，而无需直接使用这些语言进行编程。
Numba库的名称来源于NumPy和Mamba的结合，这里的Mamba指的是一种以快速捕食著称的蛇类。Numba与NumPy数组的兼容性极佳，这也是它在科学计算领域越来越受欢迎的原因之一。事实上，Numba也被天文学家与AstroPy一起使用，专注于如何在CPU上获得极佳的性能。此外，Numba还支持并行计算，如果拥有配备GPU的高性能计算机，可以进一步在GPU上并行运行算法，从而实现更高的性能。这可以指数级地减少运行模拟、训练模型所需的时间，同时高效利用硬件资源。
为了更好地理解Numba的工作原理，可以通过一些示例来深入探讨。以官方提供的代码片段为例，将使用蒙特卡洛算法来估算圆周率π的值。该算法通过在2x2的正方形内生成和绘制大量随机数，然后检查哪些点满足x²+y²<1.0的条件，即位于内切于正方形的2r圆内。最后，计算圆内点数与总点数的比例，以此来估算π的值。