どこまで速くできる？ 達人に学ぶPython超高速データ分析～PyData.Tokyo Meetup #4イベントレポート
PyData.Tokyoは「Python＋Dataを通じて、世界のPyDataエクスパートと繋がれるコミュニティーを作る」ことを目的として設立され、これまでに勉強会3回およびチュートリアル1回が開催されました（過去のイベントのリスト）。4回目の勉強会となる今回は「データ解析アルゴリズムの高速化」をテーマに、株式会社ブレインパッドの佐藤貴海さん（@tkm2261）とシルバーエッグ・テクノロジー株式会社の加藤公一さん（@hamukazu）の2人に話していただきました。 登壇者のレベルの高い講演に加え、ヤフー、日本IBM、NTTデータ、AWS、Gunosy、Preferred Networksなど、第一線で活躍されている非常に質の高い聴講者にも参加いただき、大変充実した会になりました。 Pythonは書きやすい言語仕様と豊富なライブラリが特徴で、手軽に複雑なデータ分析を行えますが、他言語と同じ感
深入りしないCython入門 - Qiita
Cythonとは？ Pythonは処理速度は決して早くない、むしろ遅い部類である。 そこで、C/C++に変換することにより高速化しようというのがCythonである。 低級言語のC/C++（昔は高級言語だったが、現在は低級言語といって良いだろう）に変換してネイティブコンパイルするのだから、速いに決まっている。 この記事の目的 「Cythonは難しい」、「CythonはC/C++の知識が必要」という印象があるだろう。答えは「Yes」である。 しかし、その答えはCythonをフルに使いこなす事が前提である。 実はCythonは、C/C++をそんなに知らなくても、ちょっとした高速化には充分な恩恵を得られるように設計されているのだ。 しかし、無闇にCythonを使っても「あまり高速化されない」、「移行がすごく大変」と散々な結果になるだろう。そこら辺のポイントを踏まえ、C/C++をあまり知らない初心者
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
