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欧拉公式求长期率的matlab代码使您的代码更快：Jupyter Notebook中的Cython和并行处理 PyData DC 2016教程的存储库 Python有多种选择来加快代码执行速度，包括使用专门的库，使用不同的编译器或进行并行处理。 但是，在Jupyter Notebook中，这些选项中只有一部分方法可用。 当前项目显示了其中的一些解决方案，以解决以下问题： 函数y = x ^ 2可以通过欧拉方法使用其导数y'= 2x近似： y（n + 1）= y（n）+（步* y'） 逼近的精度取决于步长很小。 我们希望找到在比较获得的值时得出差异小于1e-5的步长在评估一百万点后，使用y = x ^ 2公式和Euler方法 将涵盖以下方法： 赛顿 脾气暴躁的 Scipy.integrate Numba 使用ipyparallel / ipcluster进行并行处理 演示视频可在以下位置获得： 注意：还可以使用许多其他并行处理方法。 我建议您查看PyData DC 2016关于Dask和current.futures的其他演讲。

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