speedup_python_nn:加速 Python 代码（最近邻域示例）

加速 Python 代码（最近邻域示例） 这个 repo 比较了加速 Python 代码与 scipy 库、cython、numba 和向量化的性能。 我们以计算两个数组X，Y之间的所有距离为例，X的形状为（M，D），Y的形状为（N，D），其中M，N为样本数，D为特征维度. def all_dists(X, Y): '''Calulate the distances between X[i] and Y[j]. X : MxD matrix, Y : NxD matrix. dists : MxN matrix''' M = X.shape[0]; N = Y.shape[0] dists = np.zeros((M,N)) for i in xrange(M): for j in xrange(N): dists[i,j] = np.sqrt(np.sum(