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
Numba vs Cython | Pythonic Perambulations
For a more up-to-date comparison of Numba and Cython, see the newer post on this subject. Often I'll tell people that I use python for computational analysis, and they look at me inquisitively. "Isn't python pretty slow?" They have a point. Python is an interpreted language, and as such cannot natively perform many operations as quickly as a compiled language such as C or Fortran. There is also th
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Numba vs. Cython: Take 2 | Pythonic Perambulations
Last summer I wrote a post comparing the performance of Numba and Cython for optimizing array-based computation. Since posting, the page has received thousands of hits, and resulted in a number of interesting discussions. But in the meantime, the Numba package has come a long way both in its interface and its performance. Here I want to revisit those timing comparisons with a more recent Numba rel
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Numba vs. Cython: Take 2 | Pythonic Perambulations
