Hi all, there's another benchmark by Will Holmgren of jitting brentq here https://github.com/wholmgren/ivnumba and cythonizing scipy.optimizing.zeros here https://github.com/scipy/scipy/pull/8431 but I wonder if I should keep working on this? I believe for looping a lot of speed up can quickly come from numpy. Also<span style="font-family: sans-serif;" id="yMail_cursorElementTracker_1520534566021"> I think cython and numba are both optimized to work with numpy ufuncs.</span><div id="yMail_cursorElementTracker_1520534051728"><br><div id="ymail_android_signature"><a href="https://overview.mail.yahoo.com/mobile/?.src=Android">Sent from Yahoo Mail on Android</a></div> <br> <blockquote style="margin: 0 0 20px 0;"> <div style="font-family:Roboto, sans-serif; color:#6D00F6;"> <div>On Thu, Mar 8, 2018 at 9:26 AM, Juan Luis Cano</div><div><juanlu001@gmail.com> wrote:</div> </div> <div style="padding: 10px 0 0 20px; margin: 10px 0 0 0; border-left: 1px solid #6D00F6;"> _______________________________________________<br clear="none">SciPy-Dev mailing list<br clear="none"><a shape="rect" ymailto="mailto:SciPy-Dev@python.org" href="mailto:SciPy-Dev@python.org">SciPy-Dev@python.org</a><br clear="none"><a shape="rect" href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/scipy-dev" target="_blank">https://mail.python.org/mailman/listinfo/scipy-dev</a><br clear="none"> </div> </blockquote></div>