An important thing to notice is the data dependency of the inline version causes a huge slowdown for the C versions. This is not a severe disadvantage for us though -- the brain-dead Python version takes longer and PyPy is not able to take advantage of the knowledge that the data is independent. The results are in the same ballpark as the C versions -- 15% - 170% slower, but the algorithm one choo
Python ~入門編~の続き. 実際にPythonを使って数値計算をしてみる・ ライブラリのインストール 今回インストールするのは以下の3つ. NumPy 大規模な多次元配列や行列のサポート、これらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供.MATLABと書き方が似ているため,その代替物として使われたりもする. SciPy 数学、科学、工学のための数値解析ソフトウェア. NumPy を基礎にしていて,統計、最適化、積分、線形代数、フーリエ変換、信号・イメージ処理、遺伝的アルゴリズム、ODE (常微分方程式) solver、特別な関数、その他のモジュールを提供する. Matplotlib NumPyの拡張で,グラフとプロットするためのライブラリ. NumPyとSciPyはここから,Matplotlibはここ(downloadリンクは右に地味にあって見にくい)からダウンロードで
Last weekend, I attended GitHub's PyCodeConf in Miami Florida and had the opportunity to give a talk on array-oriented computing and Python. I would like to thank Tom and Chris (GitHub founders) for allowing me to come speak. I enjoyed my time there, but I have to admit I felt old and a bit out of place. There were a lot of young people there who understood a lot more about making web-pages an
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