NumPy - Wikipedia
NumPyは、プログラミング言語Pythonにおいて数値計算を効率的に行うための拡張モジュールである。効率的な数値計算を行うための型付きの多次元配列（例えばベクトルや行列などを表現できる）のサポートをPythonに加えるとともに、そ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。 NumPyの祖先であるNumericはジム・ハグニン（英語版）らによって開発された。その後2005年にトラヴィス・オリファント（英語版）が、Numarrayの機能をNumericに組み込み、そこへ大幅な修正を加えることで、NumPyを開発した。NumPyはオープンソースソフトウェアであり、多数の開発者が寄与している。 NumPyは、Python 2.4から2.7 および Python 3.1以降で使用できる。2011年には、PyPy用NumPy APIの開発も開始された。またNumPyをCyth
PyPy - Wikipedia
PyPy（パイパイ）は、プログラミング言語Pythonの実装の1つであり、Pythonで記述されたPythonの処理系であることが特徴の1つである（セルフホスティング）。PyPyは、実行速度と効率、およびオリジナルのPython実装であるCPythonとの互換性に重点を置いている。 PyPyはJITコンパイル機能を持っており、実行時に（必要に応じて）コードを機械語にコンパイルして効率的に実行させる能力を持つ。 PyPyは、Pythonにいくつかの制約を加えた言語であるRPythonで記述されている。RPythonで書かれたコードをトランスレータでC言語などに変換してからコンパイルすることでPyPyの実行可能バイナリが作成できる。また、RPythonの言語仕様はPythonの言語仕様のサブセットであるため、（実行速度は低下するが）PyPyをCPython上で実行したり、PyPyをPyPy上で
Psyco - Wikipedia
Psyco は Python 向けの特化コンパイラ/JIT コンパイラ であり Armin Rigo によって開発された。Psyco は I/O 依存のアプリケーションの速度をそれほど向上させることはないが、CPU 依存のアプリケーションの速度を著しく高速化させる。実際の高速化の幅は大きくアプリケーションに依存し、わずかに速度が低下する場合（きわめて稀だが）から 40 倍に高速すること（こちらも稀である）まで様々である。[1]. 現在 Psyco は 32 ビットの Intel 互換のプロセッサで Linux、Mac OS X、Windows 上でのみ動作するが、 その機能は完成されているためそれ以上の開発は行われていない。より広い範囲を目標とする PyPy が Psyco の後継のプロジェクトである。
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