在上一篇文章：【85 backtrader-cs因子测试的一些高级技巧】使用numba加速某些函数的计算中，使用了numba改进某些函数，实现加速，在这一篇文章中，尝试接着上一篇文章的主题，继续尝试用cython，c语言和c++尝试改进decayliear函数的计算速度。

结论：

从图上似乎可以得到下面几个推论：

1. 当需要计算的行数比较少的时候，比如10行，100行这种情况下，numba优化的函数消耗的时间是cpp的好几倍，这可能是因为调用numba优化的函数的时候需要一个开销，这个开销比较大。当需要计算的行数比较多的时候，numba优化后的函数开始给力，逐渐能够达到c的速度。
2. cython的性能略差于c语言写的函数，c语言写的函数和c++写的函数计算速度比较接近。

性能对比代码

import pandas as pd
import numpy as np
import</