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[GUIDE] How to install numpy+scipy in Maya Windows 64 bit?
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Cython
強力なライブラリを豊富に備え、科学計算から統計分析、金融工学まで利用が広がるPython。スクリプト言語とは思えない高速性の秘密が、NumPyやSciPyなどのPythonパッケージで広く使われているCythonです。CythonはPythonプログラムの実装を高速化するコンパイラであると同時に、C/C++で書かれたライブラリをPythonから利用できるようにするブリッジとしての役割も果たします。本書はPythonの表現力とC/C++の速さを備えたCythonを使って、高速なシステムを効率的に開発する手法を示します。科学技術計算や統計分析の分野では恒常的にある「Pythonを高速化したい」というニーズに応える一冊です。 はじめに 1章 Cythonの基本 1.1 Python、C、Cythonの比較 1.1.1 関数呼び出しのオーバーヘッド 1.1.2 ループ処理 1.1.3 算術演算 1
Cython を利用するための setup.py の書き方 - ymyzk’s blog
Cython のコードを拡張モジュールとしてパッケージに組み込むには setup.py に変更を加える必要があります. distutils を用いる方法 distutils を用いる方法は公式ドキュメント (英語 / 日本語) に掲載されています. hello.pyx という Cython コードを作成し, 以下のように setup.py を記述すると自動的に Cython による C コードへのコンパイルと C コードのコンパイルが行われます. from distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize setup( name = 'Sample App', ext_modules = cythonize("hello.pyx"), ) これによってインストールされたモジュールは import hello とすれ
NumPyとCythonを組み合わせると爆速！ - Kesinの知見置き場
前回の記事の最後にcythonとnumpyを組み合わせても速くならなかったと書いてしまったのですが、@frontier45 さんから公式のチュートリアルをちゃんと読みましょう。と教えていただいたので、自分の勉強がてらブログにも書いておきます。 使用するコードは何のひねりもなく公式のチュートリアルから丸パクリです。 注意：以下のベンチマークはMacOS 10.7.3 MacBook Core2 Duo 2.26GHzでPythonとC/C++のコンパイラはMac標準のPython2.7.1, llvm-gccを使用しています。 Python/Cythonはipythonのtimeitを利用して実行時間を測定しています。 なお、以下の記録はあくまで私の環境、私の実装での記録なので比較の結果は正しいというものではないです。公式のチュートリアルでも実行時間が書かれていますので、そちらの方もご覧下さ
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