Juliaのfor文はなぜ速い? - りんごがでている
1年以上ぶりのブログ更新ですね。 atsuoishimotoさんのブログ記事で，私のブログ記事が言及されていました。 atsuoishimoto.hatenablog.com 書いてある内容はまさにその通りで，for文を回すこと自体が取り立てて遅いわけではなく，その中で何らかの処理をする際に動的型付け言語であるPythonの性質上避けて通れない処理があり，その処理をfor文の中で何度も繰り返すことで結果としてfor文全体の処理が遅くなるという内容でした。 そうすると，ひとつの疑問として，なぜ同じ動的型付け言語であるはずのJulia言語では同様の処理が高速なのかが気になるところでしょう。この記事ではそのあたりを少し解説しようと思います。 Juliaの型推論 問題となっているコードは，以下のように２つのベクトルの内積を計算するコードです。 function dot(a, b) s = zero
Julia入門 条件分岐・複文・ループ - 0x00 nullbyte blog
前回の記事に引き続き、Juliaの入門というか、一通りの機能を触りながら記事にしていきたいと思う。 ちなみにJuliaは型(Type)システムがコンセプトのなかで非常に重要なのだけど、そこそこハードな内容になりそうなので、あとで記事にまとめるまではあまり使用せずに説明していく。*1 nullbyte.hatenablog.com ちなみに対象としているバージョンは $ julia --version julia version 0.3.8です。 if文 if i % 15 == 0 println("fizzbuzz") elseif i % 5 == 0 println("buzz") elseif i % 3 == 0 println("fizz") else println(i) end if文は前回紹介した通り、上記のような形になる。 ちなみに、&& (AND演算)や || (OR
Juliaではfor文を使え。ベクトル化してはいけない。 - りんごがでている
タイトルはいささか誇張です。最後のセクションが一番言いたいことなので、そこまで読んでいただけたら嬉しいです。 きっかけは昨日こんなツイートをしたら割りとRTとFavがあったので、分かっている人には当たり前なのですが、解説を書いたらいいかなと思った次第です。 Pythonの人「for文を書いたら負け。ベクトル化して計算しろ。」 Juliaの人「ベクトル化して計算したら負け。for文書け。」— (｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ (@bicycle1885) 2015, 4月 3 Pythonのfor文 PythonやRを使っている人で、ある程度重い計算をする人達には半ば常識になっていることとして、いわゆる「for文を使ってはいけない。ベクトル化*1しろ。」という助言があります。 これは、PythonやRのようなインタープリター方式の処理系をもつ言語では、極めてfor文が遅いため、C言語やFortranで
Python Tips: リストの中から要素をランダムにピックアップしたい
Pythonでリストの中から要素をランダムで抽出する方法をご紹介します。 ランダムで抽出する、というとき、抽出方法は2つあるかと思います。 1つだけ抽出する 複数抽出する 以下、それぞれについて見ていきます。 1つだけ抽出する 1つだけ抽出したいときは random ライブラリの choice 関数を使います。 import random marks = ['club', 'diamond', 'heart', 'spade'] numbers = range(1, 14) cards = [(m, n) for m in marks for n in numbers] random.choice(cards) # => トランプのカードのいずれか たとえば、52枚のカードの束から1枚取り出して、そのカードをまた元に戻して、というように繰り返す場合なんかは、 random.choice を
python の for 文の回し方。リスト、辞書、pandas、ほか | コード７区
いわゆる “イテラブル” なオブジェクトは for 文で回せますが、リストのように値だけのもの、辞書のようにキーと値を持つものなど、対象とするオブジェクトによって方法に少し違いがあります。 その違いを、リスト、辞書、Series、DataFrame、ジェネレータ、イテレータについて見ていきます。
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Python Tips: リストから重複した要素を削除したい
How to delete the current row in pandas dataframe during df.iterrows()
