NumPyによる数値計算の高速化 : 基礎 - Qiita

対象 Python及びNumPy初心者に向けて書いています. 「C言語は使えるけど最近Pythonを始めた」とか「Pythonらしい書き方がよくわからない」に該当する物理系の数値計算を目的とした方には特に有用かもしれません. また, 自分の不勉強のために間違った記述があるかもしれません. ご容赦ください. あらまし Pythonは数値計算系のライブラリが非常に充実しており, かつ使いやすくまとまっています. その多くはFortranで書かれた遺産のラッパーだったりするのですが, C/C++などから呼ぶよりもとても簡単です. 例えばC/C++からLAPACK1を呼んで固有値問題を計算しようとすると info = LAPACKE_zheevr(LAPACK_COL_MAJOR, 'V', 'A', 'L', H, (lapack_complex_double*)a, lda, vl, vu,

[sh19910711]

"NumPyの主な実装はCやFortranであり, かつ線形演算ではBLAS/LAPACKが頑張ってくれている / LAPACK; Linear Algebra PACKage: Fortran90で書かれた線形代数演算のライブラリ + MKL互換のインターフェイスを持っている" 2016