回答編集履歴
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もし、`@jit`でエラーが出る場合には、`@jit(nopython=True)`に変更ください。
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Numpyの簡単な処理（シンプルな関数）で処理できる場合にはエラーが出ませんが、複雑な関数が使われていたりNumpyの外側の処理が挟まるとエラーが起きます。その**エラーの回避策が上のnopythonの引数**です。
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いやいやそんな、CPUなんざ興味ありませんぜ。**本命はGPU**でござんす。という場合に
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いやいやそんな、CPUなんざ興味ありませんぜ。**本命はGPU**でござんす。という場合には[CUDA対応のjit](https://yutori-datascience.hatenablog.com/entry/2014/12/29/145157)を使ってください。
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※GPUは確かに早いですがCPU<-->GPUの**データ移動のオーバーヘッドがバカになりません**。計算対象があまりに小さいようであればCPUの方が早いこともあり得ます。また、CPU<-->GPUのデータ移動**は最小限になるように工夫が必要**（forで回すたびに都度CPU側からGPU側に移して捌いてCPUに戻すのではなく、forの外側でCPU側からGPU側に一気に引っ越して、GPU側で捌いた結果だけCPU側に戻す）です。
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もし、`@jit`でエラーが出る場合には、`@jit(nopython=True)`に変更ください。
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Numpyの簡単な処理（シンプルな関数）で処理できる場合にはエラーが出ませんが、複雑な関数が使われていたりNumpyの外側の処理が挟まるとエラーが起きます。その**エラーの回避策が上のnopythonの引数**です。
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いやいやそんな、CPUなんざ興味ありませんぜ。**本命はGPU**でござんす。という場合に[はCUDA対応のjit](https://yutori-datascience.hatenablog.com/entry/2014/12/29/145157)を使ってください。
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いやいやそんな、CPUなんざ興味ありませんぜ。**本命はGPU**でござんす。という場合に[はCUDA対応のjit](https://yutori-datascience.hatenablog.com/entry/2014/12/29/145157)を使ってください。
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※GPUは確かに早いですがCPU<-->GPUの**データ移動のオーバーヘッドがバカになりません**。計算対象があまりに小さいようであればCPUの方が早いこともあり得ます。また、CPU<-->GPUのデータ移動**は最小限になるように工夫が必要**（forで回すたびに都度CPU側からGPU側に移して捌いてCPUに戻すのではなく、forの外側でCPU側からGPU側に一気に引っ越して、GPU側で捌いた結果だけCPU側に戻す）です。
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もし、`@jit`でエラーが出る場合には、`@jit(nopython=True)`に変更ください。
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Numpyの簡単な処理（シンプルな関数）で処理できる場合にはエラーが出ませんが、複雑な関数が使われていたりNumpyの外側の処理が挟まるとエラーが起きます。その**エラーの回避策が上のnopythonの引数**です。
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Numpyの簡単な処理（シンプルな関数）で処理できる場合にはエラーが出ませんが、複雑な関数が使われていたりNumpyの外側の処理が挟まるとエラーが起きます。その**エラーの回避策が上のnopythonの引数**です。
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いやいやそんな、CPUなんざ興味ありませんぜ。**本命はGPU**でござんす。という場合に[はCUDA対応のjit](https://yutori-datascience.hatenablog.com/entry/2014/12/29/145157)を使ってください。
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for文の中身が
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for文の中身がNumpyの簡単な処理でできているのであれば、[from numba import jitと@jitのおまじない](https://qiita.com/gyu-don/items/9d223b007ca620e95abc)で片付く可能性があります。
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もし、`@jit`でエラーが出る場合には、`@jit(nopython=True)`に変更ください。
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Numpyの簡単な処理（シンプルな関数）で処理できる場合にはエラーが出ませんが、複雑な関数が使われていたりNumpyの外側の処理が挟まるとエラーが起きます。その**エラーの回避策が上のnopythonの引数**です。
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