Pythonを高速にするTips集
この記事は，Pythonを少しでも高速に実行するための方法をまとめたTips集です． 随時更新予定です． グローバル名前空間で大きな処理を書かない Pythonではメソッド内に処理を書かずにグローバル名前空間に処理を書くこともできます。 Pythonは変数アクセスを名前空間ごとの辞書（ハッシュマップみたいなもの）で検索することで実現しています。 グローバル名前空間の辞書にはデフォルトの状態でいくつかの要素が追加されているので、メソッド内でローカル変数にアクセスする場合に比べて変数アクセスのコストが重くなります。 なので、グローバル名前空間でforループなどを回すと変数アクセスのコストが無視できなくなるので、forループを回すなどの大きな処理を行う場合はメソッド内に処理を書くようにしましょう。 グローバル名前空間にforループの処理をべた書きした場合と、メソッド内に同じ処理を書いた場合での実
[R] bsts (ベイズ構造時系列モデル) パッケージの使い方 - ill-identified diary
概要 ベイズ構造時系列モデリングを行う bsts パッケージは最近リリースされたばかりである. このパッケージはまだ (日本語の) 情報が少ないため, ここで理論と応用例を包括的に説明することを試みる. bsts とは, Bayesian Structural Time Series, つまりベイズ (ベイジアン) 構造時系列モデルの略称である. 某有名IT企業の某有名データサイエンティストの方が bsts パッケージの入門記事 tjo.hatenablog.com を書いていたが, より詳細で広範な説明がほしいところであった. 奇しくも bsts の開発者もこの方と同じ企業に所属しているので, 何か特別な思い入れがあるのかとも思ったが, 本人はなかなかより詳細な記事を書く気配がないため, しびれを切らして自分が書くことにした (あてつけではない). この記事の残りの構成は次の通り. まず
![[R] bsts (ベイズ構造時系列モデル) パッケージの使い方 - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e6f6d0628012eb4999f97d9c0a9fe2bdd9ee59e6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Fae1467449a3977b2a4bf217de208d2984c763c1d%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fi%252Fill-identified%252F20170908%252F20170908000348.png)
【Python】SciPyの特異値分解ともうちょっと速い特異値分解【SVD】 - 音楽プログラミングの超入門（仮）
photo by Jared Tarbell 特異値分解とは？ 特異値分解 - Wikipedia SciPyの特異値分解 SciPyには特異値分解のための関数が2種類入っています。 scipy.linalg.svd scipy.sparse.linalg.svds 前者（svd）が一般的な特異値分解、後者（svds）がスパース行列に対する特異値分解の関数となっています。しかし、おそらく svds は別の場面で使う場合が多いのではないでしょうか。 svd では全ての特異値を計算するのに対し、svds では上位 k 個の特異値のみを計算させるオプションが存在します。当然、k が小さいほど計算は速く終わるため、スパース行列でなくても、上位の特異値のみが必要な場合は svds を使ったほうが圧倒的に計算が速いことが多いです。 PROPACK SVD のスピードについて調べているときに下のような記
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