エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント1件
- 注目コメント
- 新着コメント
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
[python高速化] scipyがNumbaのjitに負けるとき - Qiita
はじめに pythonの高速化で割とハマったのでここにまとめておく.結論を言うと計算量に応じて最適な高速... はじめに pythonの高速化で割とハマったのでここにまとめておく.結論を言うと計算量に応じて最適な高速方法が違うようで,データ数が小さいときはnumbaのjitで最適化したnumpyのcodeがscipyや生のnumpyのcodeより高速であった.つまり,沢山の小さいデータを扱うときはnumpy+jitの方が便利と考えられる.大データを扱う際はscipyやnumpyをjitを無しで使った方が速い.ここでは,相関係数(pearson'r)を計算するprogramで実演しておく. 方法 scipy,numpy,numpy+jit,for-loopを使っただめなcode,for-loopを使っただめなcode+jitのパターンで相関係数を計算するcodeを書いた(codeは末尾に記した).各codeの実行時間を%timeitで計測した.相関を計測する二つのデータはnp.random.randで
2018/08/18 リンク