scipy.sparseでの疎ベクトルの扱い – はむかず！
Pythonで疎行列を扱うライブラリであるscipy.sparseについて、自分がハマってきたところをまとめてみようと思う。とくに、行列よりもベクトルとして扱ったとき（つまり行または列の数が1のとき）の注意点をまとめる。 基本的なことばかりなのかもしれないが、日本語の情報は少ないので、それでも役に立てるかもと思いました。まあ自分の勉強ノートみたいなもんです。 基本 scipy.sparseで提供される疎行列の形式はいくつかあるが、ここではとくにCOO(COOdinate)形式、LIL(LInked List)形式、CSR(Compressed Sparse Rows)形式、CSC(Compressed Sparse Columns)形式について取り上げる。 それらの違いについて、詳細は本家のドキュメントを参照して欲しいが、すごく大雑把にまとめると、 CSR, CSC形式は、同じ型同士の掛け
scipy/numpyのBoost.Pythonによる高速化 - Risky Dune
Boost.PythonとPyUblasに関して, 今まで適当に書いていた日記をまとめたもの. 詳細は過去の日記へのリンクをあちこちに貼ってある. 前書き Pythonは言わずと知れた非常に遅い言語だ. Pythonで大きなループを含む処理を書くことは即ち死を意味する. 例えば手元のthinkpad Core2Duo2.5GHzでは, Pythonで2つの500×500の行列同士の行列積を計算するのに29秒かかる. これは, C++では僅か0.6秒で終了することを考えると非常に遅い. (ただし, 乱数による行列の生成処理を含み, コンパイルオプションは-O2である) しかし世間は広く, この遅いPythonで数値解析をしたい奇特な人間がいるらしい. そこで恐らく今もっとも使われているライブラリがscipy(numpy)である. このscipyには様々な数値解析用の関数などが含まれている.
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