Pythonでループ内の最大値を求める場合の速度比較[if, max, list, set, numpy] - Qiita
Pythonでループ内の最大値を求める場合の速度比較[if, max, list, set, numpy]PythonnumpylistPython3速度比較 はじめに Project Eulerの問題を解いていると、ある条件下で答えが最大となるものを解答することが多いと感じました。 大体forやwhileのループで回した中で最大を出すのですが、毎ループごとにifで比較するのとlistなどに追加して最後にmax()で最大値を取得するのどっちが早いのだろうと疑問に思ったので試してみました。 試したもの ループごとにifで判定する ループごとにmax()で判定する listに追加していき、ループ後にmax() setに追加していき、ループ後にmax() numpy.ndarrayにnumpy.appendで追加していき、ループ後にmax() 追記：numpy.appendはこれまでlist.a
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まず最初にチェックしたいのがVPSサーバー使うことができる回線の標準速度。ここは専用回線か共有回線かで大きく異なりますが、VPSの場合はほぼ全てが共有回線でしょう。ここの速度は収容されているVPSサーバー全体が使う速度です。 次にチェックするのが上限速度。上限速度は設定をしていないVPSサービスも多いですが、回線速度の上限がある場合、スペック上の共有回線速度をそのまま使えるわけではないという点に注意しましょう。 また、回線速度は「あくまでベストエフォート」ということを理解しておきましょう。10Gbps回線だから、常にその速度が出るわけではないですし、混雑時は100Mpps程度しか出ないということも有り得ます。 この辺りは、VPSサービスの人気度合いなどにも影響するため、実際にお試しクーポンや無料試用などを使って、速度テストをしてみるのがベストです。 回線速度と料金のバランスで選ぶならこのV
M.2 SSDの速度比較・選び方
M.2 SSDとは、M2接続端子（インターフェース）に接続するSSDです。マザーボードについているM.2端子を利用することで、SATAより高速にディスクアクセスすることが出来ます。マザーボードにM.2端子がない場合は、M.2用拡張PCIボード（PCI Express）を利用することが出来ます。 通常のSSDは、SATAインターフェースの最高転送速度（6Gbps）に達してきており、今以上に高速化することは難しくなっています。M2 SSDは最大転送速度が30Gbps以上（マザーボードによって異なる）となっており、現在も高速化が行われています。 M.2 SSDの規格 1-1. サイズ 1-2. 形状（B key, M key, B&M key） 1-3. インターフェース規格（NVMe, SATA） M.2 SSDの速度 M.2 SSDの注意点 3-1. 発熱対策 3-2. TBW（書き込める総
ドコモ、au、Softbankなどのキャリアでタブレットを契約しようとすると、ただでさえ高いスマホの料金にさらにタブレットの分まで加わって、通信費が大変なことになってしまいますよね。 iPadなどのタブレットは格安SIMをうまく使うことで、月々の通信費をかなり節約できます。 格安SIMをiPadで使う条件や、タブレットにおすすめの格安SIMプランなどを紹介します。
出典：amazon.co.jp PS5のUSBポートに取り付けるだけで、簡単にSSD容量を拡張できる「外付けSSD」。本体の容量不足を解消できるのはもちろん、PS4のゲームデータの保管にも役立ちます。PS5で快適にゲームを楽しみたいなら、ぜひ用意しておきたいアイテムです。 ただし、PS5用の外付けSSDはさまざまなスペックがあり、「どれを選べばいいか分からない」と迷う人は多いでしょう。また、外付けSSDを使うメリットや内蔵SSDとの違いが気になる人もいますよね。 そこで今回は、「PS5用の外付けSSD」についてPicky’s編集部が徹底解説。PS5に外付けSSDが必要な理由や商品の選び方、人気商品ランキング12選をまとめました。転送速度を比較しながら商品選びができるため、PS5の容量拡張を検討している人はぜひ参考にしてくださいね。 PS5に外付けSSDを使うメリットとは？ PS5はもともと
最近のWi-Fiルーターは、Wi-Fi電波の帯域「5GHz」対応のものがほとんどです。 これはWiMAXルーターも一緒で、最新機種はしっかり使えるようになっています。 以前から使われている帯域「2.4GHz帯」は家電やBluetoothなどで使われているため、Wi-Fiルーターの電波と被ってデータ送受信の邪魔になりやすかったりするんですよね。 そのせいでデータがうまく送受信できない→エラー発生→再送信を繰り返すことで通信速度は遅くなってしまいます。 これに対して「5GHz帯」はまだ被る可能性が低いのでスムーズに送受信できて速い、というわけですね。 そこで、我が家のデスクトップパソコンとWiMAXルーターをWi-Fi接続し、2.4GHz帯/5GHz帯それぞれの速度を計測、比較してみました。 Wi-Fi電波 2.4GHz帯/5GHz帯 の速度比較結果発表の前に、計測条件について。 デスクトップ
[Python3 / pandas] DataFrameで1行ずつのloop処理をしたいとき（速度比較） - Qiita
概要 今回は、辞書型: { 'hoge': 'ほげ' } みたいなデータをdataframeの末尾に追加するときの速度比較を行いました。 なんと、実装方法によって所要時間に1.5倍以上の差がありました！！！(゜д゜;) そんなもんじゃなかったです。400倍近い差が出ました(2019/05/13追記) ※最初の投稿の後、間違いに気づき次第ちょこちょこ修正しています。 経緯 この記事を見て、私も試してみようと思い立ちました。 Pythonを速くしたいときにやったこと 色々試行錯誤されています。 内容説明 速度計測のため、ひたすら同じ処理を繰り返します。 今回比較する処理は、dataframeの末尾に辞書型のデータを連結する処理です。 やり方は５パターン考えてみました。 1レコードずつdataframeに追加 １. some_dataframe.loc[index] = 辞書 ２. some_d
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USB-LANアダプタの通信速度比較実験(ベンチマーク)
パソコンのLANカード故障などによりUSB-LANアダプタを利用したい場合があります。特にノートパソコンの場合、LANボードの入れ替えは困難となっており、保証期間を超えた修理では費用負担が大きくなります。 今回USB-LANアダプタ(1000Base-T)と有線LANカード(1000Base-T)で、どの程度通信速度に違いがあるか実験を行いました。 実験日：2012年6月
概要 競技プログラミングを行っているときに，PythonでTLEを出したコードをPyPyで出すとACになったり，逆にPyPyでは通らないコードがPythonでは通ったりして，やりづらかったので，どちらで出すべきかを考えるために，よく使う手法それぞれの実行時間を計測しました． 計測時間はすべてAtCoderのコードテストで測定しています． 新ジャッジシステム 新ジャッジでの結果に更新しました．Python，PyPy共に速度の改善が見られます．特にPyPyは相当早くなっています． ループ
やること 一様乱数の配列を生成するための時間を比較する 一様分布とは。 一様乱数を生成するために使用したライブラリ numpy.random.uniform numpy.random.default_rng (Numpy version1.17以降で推奨されているようです) scipy.stats.uniform 他に、random.uniformもありますが、要素数を指定できないように見えたため、今回は除外します。 コード numpy.random.uniform import numpy as np import time array1d_size = 1_000_000 # 要素数 start_time = time.perf_counter() np_uniform = np.random.uniform(0, 1, array1d_size) end_time = time.pe
動画編集の作業をサクサク進めるためには、動画編集ソフトが快適に動くことも重要ですが、最終工程であるエンコードにかかる時間が短く済んだり、高画質な動画を出力できることが重要です。 ではエンコードの速度を高速にするためにはどのようなパーツ選びをすればいいでしょうか。ソフトウェアエンコードかハードウェアエンコードかにもよって変わってくるため、CPUやグラフィックボード別にエンコード速度を比較してみます。 x264 FHD BENCHMARKのベンチマーク比較 まずはx264 FHD BENCHMARKで計測したベンチマークスコアをご紹介します。まだデータ量が少ないので今後随時追加していく予定です。 CPU エンコード速度 ベンチマークスコア
格安SIMの実際の通信速度を測定（スピードテスト）して比較する「格安SIMの速度測定」2023年4月後半編です。 大手キャリアに比べて月額料金が安くて人気なのが「格安SIM」です。格安SIMはたくさんの会社があり、速度や使いやすさ、機能は異なってきます。その中でも最もわかりやすく比較できる重要なものが「通信速度」です。 OREFOLDERでは毎月、主な格安SIM20種類を使って実際にスピードテストアプリで速度測定し、比較しています。あくまで個人レベルでの測定になりますが、格安SIM選びの参考になれば幸いです。
以前C言語で書いたAESの暗号化プログラムをWebAssemblyから呼び出す実験をしたので、その備忘録です。 C言語 まずC言語でAESを実装したコードを用意します。 以下では AES の 128bit と 256bit の暗号化と復号の関数を定義しています。 aes.c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> static void xor(unsigned char *target, const unsigned char *src, int len) { while (len--) { *target++ ^= *src++; } } static void rotate_word(unsigned char *w) { unsigned char tmp;
![[JavaScript] WebAssemblyでAES暗号 (+CryptoJSと実行速度比較)](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1ab54a2f78e270c2b9aa9f2edd78579906b058b9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftex2e.github.io%2Fimage%2Fchono-mako-bg.jpg)
1. はじめに 英語の lemmatize のライブラリは以下の記事にまとまっています。 ただこの記事では速度の測定は行っていないので、それを比較してみます。 2. 所要時間の測り方 処理を1000回行い、その平均所要時間を算出します。 from functools import wraps from time import perf_counter from statistics import mean def timeit(func): @wraps(func) def _wrapper(*args, **kwargs): es = [] for _ in range(1000): t = perf_counter() result = func(*args, **kwargs) e = perf_counter() - t es.append(e) return result, me
1. はじめに 日本語の tokenize ライブラリの速度を比較している記事は沢山ありますが、「日本語の文章を単語のレンマごとにローマ字化したい」というニッチな要望に応えるものはなかったため、比較してみます。 2. 所要時間の測り方 処理を1000回行い、その平均所要時間を算出します。 from functools import wraps from time import perf_counter from statistics import mean def timeit(func): @wraps(func) def _wrapper(*args, **kwargs): es = [] for _ in range(1000): t = perf_counter() result = func(*args, **kwargs) e = perf_counter() - t es.a
Anker Japanが販売中の「Anker Nano Ⅱ 30W」と、7月下旬発売予定で予約受付中の「Anker Nano Ⅱ 65W」を使い、Apple純正USB-C電源アダプタとの充電速度を比較してみました。大きさは圧倒的に小さい両製品の、充電能力が明らかになりました。 発売前の「Anker Nano Ⅱ 65W 」を試す！ Anker Japanは7月8日に、「Anker GaN ll」を搭載した急速充電器「Anker Nano Ⅱ 30W」を発売、「Anker Nano Ⅱ 65W」の予約販売を開始しました。 今回、Anker Japanより両製品を試す機会を頂きましたので、12インチMacBook（2015）と、Intelプロセッサ搭載13インチMacBook Pro（2020）を使って、充電速度を比較してみました。 比較実験は、12インチMacBook（2015）に、「Ank
はじめに Cythonとnumpyを使った時に、どうすれば高速化できるのか調べました。 測定方法 大きさnのnumpyの配列を作り、その配列にn回代入と参照を行う関数func()と、 それをm回数実行するsum_func()を作りました。 今回は $n,m$ それぞれ $n=10000, m=100$ に設定しており、 sum_func()の実行時間を測定します。 これをjupyter notebookの「%timeit」を用いて測定しました。 import numpy as np def func1(n): A = np.empty(n) for i in range(n): A[i] = i sum = 0 for i in range(n): sum += A[i] return sum / n def sum_func1(n): res = 0 m = 10000 for i in
ある程度事前の予想通り、2. python-mip + CBC > 3. pulp + pulp2mat + scipy.optimize.milp > 1. pulp + CBCの順となった。2、3はpythonから直接ソルバーを実行するが、1はexeを外部プロセスとして実行するので、その分遅くなっていると思われる。3はおそらくpulp2matの変換の分か、あるいはソルバーの性能差によって2よりも遅くなっている可能性がある。 実装 それぞれインスタンスを生成しているように書いてあるが、実際は1つの乱数で生成した同じインスタンスで比較している。 pulp + CBC from pulp import LpVariable, lpSum, lpDot, LpBinary, LpContinuous, LpProblem, LpStatus import random import pulp
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はじめに S3の Transfer acceleration の速度比較ツールが提供されてるので試してみました。 Transfer accelerationを実際に導入する際には結構値が張るので注意です。 速度比較ツール AWS謹製ツールなので、バケットポリシーやACLで公開しなくても使えました。 通常モードでアップロードした場合とTransfer accelerationを使ってアップロードした場合の速度を比較してくれるみたいです。 使い方 https://s3-accelerate-speedtest.s3-accelerate.amazonaws.com/en/accelerate-speed-comparsion.html?region=region&origBucketName=yourBucketName にアクセスするだけです。 （ region yourBucketName
「みちくさ」は自由の特権 すや～。たいへんよくできました！レム睡眠をむさぼる、かえるのクーの助手の「井戸中 聖」です。 実験プログラム用のリアルタイムグラフ機能を充実させようとしていますが、そもそも今使用しているプロセス間通信方法(mmap)でよいのか！？と疑問に思ってしまいました。 自分で作成期日を設定しておらず「遅れたら遅れたなりでよい」「（スキルがなくて）完成しないこともある」という「ゆるさ」でやっております。 気になったら、さっそくやってみましょう。 動機、息切れ、めまい 独立したプロセス間の通信は、このブログサイトで扱う「気になる」案件(ISSUE)です。 気になったので、「python mmap」 で検索すると、当サイトのいい加減な記事が１ページ目の上位に出てきます。これは流石に申し訳ありません。(クー様へ：いい加減＝ほどよい塩梅の意味です）情報を補完しようと思います。 mma
言語別Stack処理速度比較 - Qiita
1. はじめに Go言語にはStackが実装されていませんが、 Stackの処理自体は、どの言語でも、 配列や線形リストを使って自作で実装することができます。 Go言語向けに自作で作ったついでに、 Stackが実装されている他言語との処理速度（処理時間）を比較してみました。 実験で使用した言語は、 C#(.NET Core3.0) go1.14.4 java 13.0.2 Python 3.8.3 C言語(MinGW.org GCC-8.2.0-3)(2020/07/12追記) C言語(gcc.exe (x86_64-posix-seh-rev0, Built by MinGW-W64 project) 8.1.0)(2020/07/17更新) の５言語です。 各言語のソースは、githubでも公開しています。 https://github.com/NobuyukiInoue/StackS
【C#】配列の最後（末尾）の要素を取得する方法と速度比較
配列の最後（末尾）の要素を取得する速度比較 まず膨大な長さの配列を作成します。（配列作成の時間は含まない） 検証方法としては、その配列の最後（末尾）の要素を取得する前後のタイムスパンを計測し比較します。 .NET6.0環境で配列の長さ1000万の速度比較 int max = 10000000; var arr = Enumerable.Range(0, max).Select(x => x.ToString()).ToArray(); 0-10000000までをLinqのSelect関数を使ってstring[]を作っています。
第3回 チキチキ 「Google Public DNS vs Cloudflare DNS vs NextDNS」DNSの速度比較対決ー！｜ふじい
結論としては、Cloudflare DNSとGoogle Public DNS速い、Next DNS遅いです。 さて、それが1か月経ってどのように変化していったのか検証してみました。 計測条件計測方法や計測条件は基本は前回と同じです。 Windows 10のビルド番号が18363.752になったくらいでしょうか。 計測値: 尼崎 計測PC: Windows 10 Pro 1909 18363.752 計測回線: IIJmioひかり 計測対象 - Google Public DNS: 8.8.8.8 / 8.8.4.4 - Cloudflare DNS: 1.1.1.1 / 1.0.0.1 - NextDNS(登録し、フィルターあり) - NextDNS(登録せず、フィルターなし) 計測方法 - IPv4のみ - 1回計測するたびにDNSキャッシュ削除 - 5回計測し、最大値と最小値を除く3
連番の生成に関して 意外と使用する頻度が高かったりします。他言語であればRange(eg: 1..10)のようなClassやデータ構造が定義されており、簡単に連番の配列を作成することが出来ます。しかし、JavaScript には連番の配列を簡単に生成するための機能が提供されていないので、一工夫してあげる必要があります。色々と試して結果、4つの方法を思いつきました。内、1つはQiitaで紹介されたいた書き方なので元記事のURLを貼っておきます。 以下、5000回の実行速度の平均速度の速かった順番に書き方を紹介していきます。実行速度の測定は実行開始前と実行終了後の単純な時間差を見ています。測定に使用したコードがこちらです。 const verificater = (execFunc, totalExec=5000) => { const result = mesureAverageElapse
第4回 チキチキ 「Google Public DNS vs Cloudflare DNS vs NextDNS」DNSの速度比較対決ー！｜ふじい
前回 2020/03/27 に行った速度比較ですが、もう1か月経ったのと、祝日の場合は変化があるのか確かめてみたかったので、同じ条件で再度比較してみたいと思います。 前回の note がこちら。 第2回と比べてNextDNSが躍進してます。Cloudflare DNS や Google Public DNS はずっと速い。 計測条件 計測方法や計測条件は基本は前回と同じです。 Windows 10のビルド番号が18363.815になったくらいでしょうか。 計測値: 尼崎 計測PC: Windows 10 Pro 1909 18363.815 計測回線: IIJmioひかり 計測対象 - Google Public DNS: 8.8.8.8 / 8.8.4.4 - Cloudflare DNS: 1.1.1.1 / 1.0.0.1 - NextDNS(登録し、フィルターあり) - NextD
やっぱりC/C++がダントツで早い！！ 次点でGo言語 実装サンプル 5年ぶりくらいにC++書いたので綺麗ではないと思いますが、一番早かったのでサンプルとして載せます。 他の言語でも以下の動作をベースとして実装しました。 5回実行した平均時間を計算 1行読んで１行書き込む #include <iostream> #include <fstream> #include <time.h> #include <iomanip> using namespace std; int main(int argc, char *argv[]) { cout << "START!!!" << endl; clock_t start, end; double time, sum = 0; int count = 5; for (int i = 0; i < count; i++) { start = cloc
Wiktionary のダンプから全文を読み込む処理を Python で書きましたが、F# に移植して処理速度を比べます。 シリーズの記事です。 Wiktionaryの効率的な処理方法を探る Wiktionaryの処理速度をF#とPythonで比較 ← この記事 Wiktionaryの言語コードを取得 Wiktionaryから特定の言語を抽出 Wiktionaryで英語の不規則動詞を調査 Wiktionaryのスクリプトをローカルで動かす この記事のスクリプトは以下のリポジトリに掲載しています。 https://github.com/7shi/wiktionary-tools/tree/master/fsharp/research 概要 Wiktionary のダンプに手を出した当初、F# を使おうかとは思ったのですが、.NET Framework はデフォルトで bzip2 が扱えなかっ
PythonのXMLパースを速度比較 - Qiita
Python の ElementTree XML API はパースの方法がいくつか提供されます。速度に注目して比較します。 計測に使用した環境は以下の通りです。 OS: Windows 10 1909 CPU: AMD Ryzen 5 2500U with Radeon Vega Mobile Gfx (4 cores) Python 3.8.2 (WSL1) 概要 Python では XML を扱うための ElementTree XML API があります。 xml.etree.ElementTree --- ElementTree XML API — Python 3 ドキュメント 主に 4 種類の方法が提供されます。 fromstring XMLParser XMLPullParser iterparse これらはメモリ効率やブロッキング回避など条件に応じて使い分けます。今回はそうい
Kaggle NotebookでPyPyやCythonがどれぐらい使えるか試してみましたという記事です。 【競プロ】PythonとPyPyの速度比較 - Qiitaを参考にしています。 時間は１度の計測で測っており、コードの書き方も色々とあるので、大体こんな感じと捉えてもらえると良いんじゃないでしょうか。 PythonとPyPyは同じコードで実行。Cythonは型を指定しないと遅いので、指定する方法で実行しました。 この記事はKaggle Advent Calendar 2022の15日目の記事です。 NotebookでPyPyとCythonの使うための準備 PyPy Cython ループ 代入文 四則演算（定数） 四則演算（変数） 大きい数の演算 if文 シーケンシャルアクセス ランダムアクセス(Read) ランダムアクセス(Write) ソート 文字列結合 (+による結合） 文字列結合
速度比較！ レンタルサーバー「ロリポップ！」ハイスピードプランに変更しました - Swingin' Thinkin'
ロリポップ！ 初めてだとどのプランが良いの？ スタンダードからハイスピードに変えるべき？ エックスサーバーと比較して、どっちが速い？ レンタルサーバー「ロリポップ！」では、現在、サイト表示の「速さ」と「安定性」に特化した『ハイスピードプラン』をおすすめしています。 プレスリリースより「ロリポをなめるな！」 → ハイスピードプランの詳細はこちら 僕は、ロリポップ！サービス開始の年、2001年からずっと使い続けている古参ユーザーです。スタンダードプランをプランを長らく利用させてもらっていますが、「サーバー移転は大変なのではないか？」「トラブルが起きたらどうしよう……」などの不安から、ハイスピードプランへの切り替えをためらっていました。 しかし！ 重い腰を持ち上げ、プラン変更しました。
スーパーπによるCPUの計算速度比較 - ベンチマークテスト
スーパーπの計算 スーパーπ（すーぱーぱい）は "3.141592・・・" で有名な円周率を計算するWindowsアプリケーション。 CPUの性能を調べるために利用されている。 スーパーπ（vector.co.jp） からダウンロードできる。 円周率の桁数は1.6万桁から3355万桁まで12種類用意されている。 昔はベンチマークテストとして104万桁の計算がよく用いられた。 CPUが高速化してからは209万桁やそれ以上の桁数も用いられるようになっている。 基本的にCPUの性能が高いほど円周率の計算が速いが、その結果だけで優劣が決まるものではない。 また、メモリやストレージなど様々な機器が影響するので単純に比較はできない。 ただ私の環境では、HDDをSSDに、DDR3をDDR4に変えても大きな変化を感じないので、その他の機器はあまり影響がないと思われる。 下表は、私が現在および過去に所有して
レンタルサーバーの速度が遅い（すなわちWebサイトの表示が遅い）と、「Google検索結果の表示順位が上がらない」、「訪問者が見切りをつけて競合サイトへ行ってしまう」、「サイトのブランドイメージが失墜してしまう」など正直マイナス面しかありません！ 特にブログやWebサイト作成に欠かせないWordPress（ワードプレス）。これが結構重かったりするんです。そのため、稼げるブログやWebサイトを目指すなら「レンタルサーバーの速度」は絶対外せないポイントなんです！！ 今回は、人気レンタルサーバー8社の速度を徹底比較し、初心者の方にもおすすめできる速度の速いサーバーを紹介させてもらいたいと思います！
2021年5月時点のScala 3.0.0と2.13.5のコンパイル速度比較 - xuwei-k's blog
結論: Scala 3.0.0はScala 2.13.5の半分以下(4割)の時間でコンパイル終わる！！！ (scalazでのベンチマーク) 半年前のDotty 0.27の時点でやった方法とだいたい同じ方法で計測し直した結果です。 scalazの最新のjvmのmain側を使用 (ほんの少しversionごとに違うコードはあるが、せいぜい数%程度しかないはず？) https://github.com/scalaz/scalaz/tree/4321237a782155926f9c3e91e7ca44454bba80ef clean update compileをひたすら繰り返したときのcompileの [success] の表示部分を集計 40回繰り返し実行して、JVMの温まりを考慮して、最初の10回を除いた30回を集計 2.13.5 (最初の10回除いた)30回分の平均: 65.9秒 (最初の
はじめに M1MAC上でDockerを実行するとQEMM上でコードを実行することで、イメージによってかってにamd64イメージと、aarch64イメージが選択されます。 M1上で、通常のMACOSのプログラムを実行している気分でいるとamd64イメージでも2，3割程度のオーバーヘッドで動く気がしますが、QEMM上でKernelごと動かしている都合上もっとオーバーヘッドが想像以上に大きかったので、取りあえず測ってみました。 UNIXベンチの結果 M1MAXでDockerのResource設定でCPU8 メモリ20Gのときの結果です。 裏側でも微妙にブラウザとかつかってたので、あまり厳密な結果じゃないですが、AMD64イメージをM1MACのDockerで実行するとても遅いと言うことで。。 DOCKER上でAARCH64イメージを実行しているとき System Benchmarks Index
TL;DR Pythonで3分かかっていた数値計算・約800万行のテキストファイル書き出し処理をRustに置き換えたら約5倍速くなった はじめに 上記はこちらの記事でも紹介した、日本の地域メッシュを.geojsonl形式で生成するPythonモジュールです。標準モジュールのみで書けるくらい純粋な数値計算ですが、たとえば3次メッシュでは800万弱のポリゴン数となり、後述しますが所要時間は3分くらいになります。 このPythonの処理をRustに置き換えたらどれくらい速くなるのか、Rustの勉強を兼ねて試してみました。ちなみにRustのコードも上記のリポジトリに含まれています。 参考：Python上での高速化を検討 アルゴリズムをいじっても劇的な速度改善とはなりませんでした。Python自体インタプリタ言語ですし、速度を求めるべきではないでしょう。また、numpyを使えばC言語の力を借りて速く
2009年4月に、テキストエディターの速度比較を公表しました。しかしその後、多くのテキストエディターが大幅な更新と改善を経ています。そのため、私共は再び速度テストを実施することにしました。 今回のテストでは、巨大ファイルをサポートすることで知られる7つのテキストエディター (EmEditorを含む) を選び、ファイルのオープン、検索、置換、並べ替え、保存、ファイルから検索のカテゴリで評価しました。テストの結果、EmEditorはすべてのテストされたカテゴリで、他のエディタに対して2倍から187倍の差で優れた性能を発揮しました。 詳細な結果は、テキストエディターの速度比較 (PDF) でご確認いただけます。 免責事項: すべてのアプリをできる限り正確にテストしましたが、すべての速度はテストされたコンピュータ、ファイル、その他の要因に依存します。すべての速度、および失敗したテスト（クラッシュ、
追記 locals()は関数内では正常に使用できないとのご指摘をいただきました(そもそも公式ドキュメントでは使うなとまで書いてある）。 使用する際はご注意を。 はじめに ほとんど無いと思いますが、動的に変数名を設定したい場合があったりなかったりしちゃったりしちゃわなかったりするかもしれないので、その方法を調べてみました。(外部ファイルからデータを読み込んでそのままファイル名を変数名にしたい場合とか？) 2(+α)通りの方法を発見しましたので、紹介を兼ねて速度を比較したいと思います。 速度比較のルールと準備 ルール ・Jupyter Notebook上で%%timeitコマンドを用いて測定。 ・ランダムな小文字アルファベット5文字を変数名とする。 ・値として0から9までの整数が入ったリストを代入する。 ・1,000回ループした平均を測定する。 準備 測定に影響しないように、予め変数名を用意す
この記事について 64bit 対応 ARM CPU で 32bit バイナリを動かすのがどれぐらいもったいないのかが知りたいという名目のマイクロベンチマーク。 で。 https://qiita.com/Nabetani/items/f5b685683e9c0180c279 の続編。 前述の記事では、 C++ であまり手間を掛けずに 64bit バイナリ作る方法がわからなかったので仕方なく go で書いたんだけど、今回はやり方が分かったので g++ で。 環境とビルド ハードウェアは Raspberry Pi 3B+。 乗っている CPU は Cortex-A53。 Cortex-A53 の命令セットは ARMv8-A。 OS は、Ubuntu 20.04.01 LTS(64bit)。 $ uname -a Linux ubuntu 5.4.0-1015-raspi #15-Ubuntu S
C++ 速度比較(6) 宣言に関する内容、ループ内でのメンバ変数の使用 - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちわ お元気ですか。私は…どうなんでしょう？ さて、今回はC++速度検証第6回。 ループの中で変数を宣言して代入していく場合、そして、ループの外で変数を宣言し、変数を代入する方法。 また、メンバ変数をループで使った場合遅いというページを見たので検証をしてみた。 実験 実験内容 メンバ関数内で100000回実行し、外部で100000回それを実行した。 実験環境 OS:X 10.9.1 CPU:2.8GHz IntelCore i7 メモリ:16GB 1600MHz DDR3 結果 メンバ変数、宣言をループ内で使用 24.09 宣言をループ内で使用 23.75 どちらも外部で 23.55 感想 極々わずかだと思います。 これならコード見やすい方に合わせるのがベストかなと…。 ソースコード #include <iostream> using namespace std; class
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