どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る | POSTD
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る Julia対Python 科学技術計算には、Pythonなどの言語よりもJuliaを使った方がいいのでしょうか？ http://julialang.org/ に載っているベンチマークを見ると、どうしてもそんな風に思ってしまいます。というのも、Pythonなどの高水準言語は、スピード面で大幅に劣っているのです。けれども、これは私が最初に感じた疑問ではありません。私が気になったのは、「Juliaのチームが書いたPythonのベンチマークは、Pythonに最適なものだったのか？」ということです。 こういった多言語の比較について、私の考えを述べましょう。まずベンチマークというのは、実行するタスクによって定義されるものです。よって、そのタスクを実行するための最適なコードを、各言語に精通した人々が最
Python Binary packages for Cinema 4D (NumPy, Scipy, Cython) | Niklas Rosenstein
Python Binary packages for Cinema 4D (NumPy, Scipy, Cython) In the Google Drive link below you can find Python binary packages like NumPy, SciPy and Cython. You can copy then into your Cinema 4D installation library folder under library/python/packages/{OSNAME} and then use them from Python. Tested in R15 and R16. Download from Google Drive Update 2015-05-02: Added numpy 1.9.1 and 1.9,2 for Mac O
メモ: numpyアクセス高速化 – Momentum
概要 ・Cythonを用いてnumpyのarrayへのアクセスを高速化する ・numpy使用時に陥りがちな罠(様々なサイトで書かれているが)をまとめておく 準備(setup.py) とりあえずsetup.pyを用いたコンパイル方法を使うにあたって、numpyのarrayを使う際に微妙に書き換える場所があるのでそれをメモ include_dirsの設定を行う必要がある
Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門 - Qiita
この投稿は自分のブログ記事をQiita用に整形したものです。追記事項があればブログの方に書いていきます。 「Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門」 http://rest-term.com/archives/2999/ Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門 Scientific Computing Tools For Python — Numpy NumPy は Pythonプログラミング言語の拡張モジュールであり、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する。(via Wikipedia) これまで知識があいまいだったNumPyについて、もう一度おさらいしたいと思います。NumPyはSciPyと併せて科学技術計算でよく利用されています。また、高速に行列演算ができるのでOpenCV(コンピュータビジョンライブ
機械学習の Python との出会い 神嶌 敏弘 (Toshihiro Kamishima) ,pdf
Python 2020-02-17 08:56:35 +0900 (Toshihiro Kamishima) 2020-02-17 08:56:35 +0900 i 1 1 1.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2 5 2.1 NumPy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2 . . . . . . . . .
Pythonで数値計算のコツ：for文書いたら負けかなと思っている – はむかず！
転職してから1年とちょっとが経ち、Pythonをメイン言語としてからも同じくらいが経った。最近やっとnumpy/scipyの使い方のコツがわかってきたと思うので、マサカリ飛んでくるのを覚悟でなんか書いてみようと思う。 転職して初めてPythonを使ったというわけではない（実際wafのwscriptとかは書いたことある）が、まあでもほぼ初心者同然だった。学習曲線でいうとPythonはすごく良い言語だと思う。Python本体の言語仕様については、わりとすぐに覚えることができた。だが一方、numpy/scipyについては、そう簡単ではなく習得するにはそれなりに時間がかかったと思う。 ケーススタディ たとえば\(N\times M\)行列\(B\), \( M\times L \)行列\( C \), \( M \)次元ベクトル\(a=(a_k)_{1\leq k \leq M}\)が与えられて
高速数値計算ライブラリ「Numpy」覚書き - Pashango’s Blog
Pythonで一番有名で普及しているライブラリと言っても過言ではない「Numpy」の覚書きです。かなり多機能な数値計算ライブラリで、内部はC言語で記述されているため超高速に動作します。 ベクトル ベクトルの長さ＆正規化 import numpy a = numpy.array([[2,2]]) #ベクトルの長さ length = numpy.linalg.norm(a) #length=>2.8284271247461903 #ベクトルの正規化 a / numpy.linalg.norm(a) #=>array([[ 0.70710678, 0.70710678]]) 内積＆外積 import numpy v1 = numpy.array((1,0,0)) v2 = numpy.array((0,1,0)) #内積 numpy.dot(v1,v2) #=> 0 #外積 numpy.cros
Working with NumPy — Cython 3.2.0a0 documentation
Note Cython 0.16 introduced typed memoryviews as a successor to the NumPy integration described here. They are easier to use than the buffer syntax below, have less overhead, and can be passed around without requiring the GIL. They should be preferred to the syntax presented in this page. See Cython for NumPy users. Note There is currently no way to usefully specify Numpy arrays using Python-style
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
www.sagemath.org
SageMath is a free open-source mathematics software system licensed under the GPL. It builds on top of many existing open-source packages: NumPy, SciPy, matplotlib, Sympy, Maxima, GAP, FLINT, R and many more. Access their combined power through a common, Python-based language or directly via interfaces or wrappers. Mission: Creating a viable free open source alternative to Magma, Maple, Mathematic
米国防高等研究計画局、Pythonに300万ドル支援
Dr Bobb'sにおいて、米国防高等研究計画局(DARPA, U.S. Defense Advanced Research Projects Agency)がPythonにおけるビッグデータ処理の向上を目的とした開発支援として300万ドルを出資したことが報道された。出資を受けた企業はContinuum Analytics。 DARPAはセンサーから出力される大量のデータ処理を迅速に処理するツールの開発を目的としたXDataリサーチプログラムを展開中。今回Continuum Analyticsに対して実施された出資はこのプロジェクトの一環として実施された。ビッグデータ処理用のツールは米国防総省やそのほかの機関での使用を想定している。 Pythonにおけるビッグデータ処理は、すでに開発が進められているNumPyおよびSciPyを拡張する形で実施されるという。NumPyは科学技術計算と目的とし
numpyスライシングのカルトクイズ - 西尾泰和のはてなダイアリー
問：空欄に入る出力を答えよ >>> m = array([[1, 2], [3, 4]]) >>> m array([[1, 2], [3, 4]]) >>> x = [True, False] >>> m[x] (Q1) >>> m[array(x)] (Q2) >>> m[tuple(x)] (Q3)もちろんわざわざ問題にしているってことは全部結果が違うってことですよ！ 可能であれば理由も付けて回答してください。 正解はこちら >>> m = array([[1, 2], [3, 4]]) >>> m array([[1, 2], [3, 4]]) >>> x = [True, False] >>> m[x] # (Q1) array([[3, 4], [1, 2]]) >>> m[array(x)] # (Q2) array([[1, 2]]) >>> m[tuple(x)] # (
「数式を numpy に落とし込むコツ」を HMM に当てはめてみる - 木曜不足
数式をnumpyに落としこむコツ View more presentations from Shuyo Nakatani という発表を Tokyo.SciPy #2 でさせてもらったのだが、発表＆資料作成の時間の関係で、実際に数式を解釈する例を2つしか入れられなかったのが残念なところ。 今、社内 PRML 読書会で 13章の隠れマルコフをやっつけていて、その Baum-Welch の更新式がちょうどいい題材になっていることに気付いたので、ここで取り上げてみる。 (PRML 式 13.36) 結構複雑な印象のある数式だが、こいつも資料の流れに従えば簡単に実装できてしまうことを見ていこう。 数式を読み解く 数式を書き換える numpy に「逐語訳」する というわけでまず「読み解き」だが、これが一番重要なステップ。 特に今回の式の場合は , , の正体をちゃんと見極めておかないといけない。 「正
numpyとかscipyで引っかかったところ - それマキ(それ今mackeeがやってるよ)
ちなみに今言うのもなんですが、現在私は大学の学部4年生、卒業研究に取りくんでいます。いや、取り組んでいると言ってもあんまり進んでいない状態。 何をやっているかというと、音の信号をフィルタにかけてどーこーするというやつです。分野的には信号処理。微分やら積分がいっぱい出てきてちょっと混乱中です。データ構造に落とすことが出来れば、得意分野なのでいいのですが……。 で、我が研究室では基本的にMATLABという数値解析システム、もとい言語環境を使ってやるのですが、これがまたなんというか、プログラミングと言えばWebProgな私としては我慢ならない点が多いです。配列のインデックスが1から始まったり、for文がなんか遅かったり、関数なのか配列なのかが分からなくなったり。あとオブジェクト使えるの？って書こうとしたら、なんかあるみたいです。みんな使ってないだけで。 それもそのはずで、MATLABはプロトタイ
Scipy,Numpy,matplotlibの初心者向けリソースのメモ - cslabの日記
ちなみに、ScipyはNumpyに依存していて、NumpyはN次元配列を効率的にあつかえる機能が実装されている、らしい。 Scipyのとっかかりとしては、「科学技術計算のために Python を始めよう」のリソースがOK http://www.ike-dyn.ritsumei.ac.jp/~uchida/scipy-lecture-notes/index.html roscipy 2010 のチュートリアルからの講義和訳らしい。 scipyのTutorialも必須だろう。 http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/index.html scipyで各種ファイルを読み込む http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/io.html matlabのmatファイル、wekaのar
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NumPyで2点間の距離を求める - 偏った言語信者の垂れ流し
NumPyの歴史 と Pythonの並行処理 - atsuoishimoto's diary
元・宇宙プログラマの雑記帳 PythonとNumPyを、Intelコンパイラでビルド出来たっぽい
Pyhon Numpy Tutorial 01: The Basics
NumPy Status Update - November