最適化の1歩目として、関数のくくりだしやってみます。 def関数内ではPythonオブジェクトが介入するため、遅くなるようです。なので、cdef関数を使ってみます。静的な型宣言ではなく、関数の宣言で使います。 Shed Skinの使い方、日本語情報はMOONGIFTでチェック。Shed SkinはPythonのコードをC++に変換するコンパイラ。Shed SkinはPython製のオープンソース・ソフトウェア。プログラミング言語というのは世の中にたくさん存在する。コンパイルする言語もあれば、スクリプトとして実行されるものもある。 Pythonの型情報を調べたい場合 ... Pythonの変数宣言（明示的） ... 概要 numpyとは高速な線形代数のライブラリです。numpyを使用することでベクトルや行列を作成することができます。また、行列に対するスカラー演算を容易に高速に実現することが出来ます。 Pythonで数値（浮動小数点float型または整数int型）を四捨五入や偶数への丸めで丸める方法について、以下の内容を説明する。. Pythonは遅いと言われていますが、実はPythonを高速化する方法はたくさんあります。Numpy、Scipyを使って行列計算を行ったり、NumbaやPyPyと行ったツールでJITコンパイルしたり。 その中でもこの記事ではCythonというPythonのスーパーセットを使ってPythonを高速化する方法を紹介します。 本記事は、python Advent Calendar 2017の23日目の記事です。今回はPythonを高速化するための、numbaとCythonについて紹介します。Pythonを使っている方なら、for文処理が遅い、データの前処理が終わらないといった状況に一度は陥ったことがあると思います。 そんなときの一つの対策手… NumPyとはPythonのライブラリの一種であり、導入するとリストやディクショナリのような多次元配列の一種であるndarrayの宣言および操作が可能になります。リストやディクショナリなど、Python標準の配列と違う特徴としてはひとつの型 そもそも、「クラス」って、なんのためにあるのでしょう。python関連の書籍では、「設計図」と表現されることが多いですが「？？？」です。「設計図」という表現はクラスの機能をうまく例えていますが、クラスを使う優位性はわかりません。そこで、この 実際にPythonプログラムの高速化手順としては、オリジナルのプログラムに型定義を書き加えていくというのが一般的な手順である。 そこで、あえて違うアプローチを提案しよう、それが「pure Pythonモー …

Pythonのリスト（配列）を任意の値・要素数で初期化する方法を説明する。NumPy配列numpy.ndarrayの初期化については以下の記事を参照。関連記事: NumPyで全要素を同じ値で初期化した配列ndarrayを生成 ここでは以下の内容について説明する。空リストを作成 任意の値・要素数で初期化 … bicycle1885.hatenablog.com こちらの記事を拝見していて、ちょっと気になったので注釈。 PythonやRを使っている人で、ある程度重い計算をする人達には半ば常識になっていることとして、いわゆる「for文を使ってはいけない。ベクトル化*1しろ。」という助言があります。 少し最適化しようと思います。 Cython 最適化①. この記事では，Pythonの実行高速化手法について書いていきます． あくまでも個人の意見であり，どの程度正しいかわからないので適宜調べてください． 今回は主に プロファイリングによる高速化(cProfile) NumPyにおける高速化 コンパイルによる高速化(Cython, Numba) について書いていこうと思います… 組み込み関数のround(). Pythonと異なり、Javaに型宣言があるということは、実際には、多くの人が考えるほど重要なことではありません (Self、Smalltalk、Lisp、Schemeの最適化に関する以前の研究も、このことを証明していま … 約 10 倍高速化！ 前回、普通のPythonから33倍高速になったので、型指定まですると 330 倍高速化したことに。 Numba結構イケるやん！ 次回は、ユーザーガイドの続きか、First Steps with numbaを読む予定 Pythonの変数について、①変数の宣言の有無、②変数の使い方とルール（数値と文字列の代入）、③変数の初期化の方法、④変数の型について、⑤覚えておくと便利な変数の複合代入演算子、など網羅的に解説しています。ぜひ参考にしてください。

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？juliaのサイトにあるベンチマークを見るとそう思いがちですが、PythonのコードをPythonのやり方で最適化することでJuliaと競わせてみたらどうでしょうか。 小数を任意の桁数で丸める; 整数を任意の桁数で丸める; round()は一般的な四捨五入ではなく、偶数への丸め 標準ライブラリdecimalのquantize() Pythonで行列・ベクトル関連の計算を速くするには以下のようなことを気をつけるとよい。 できるだけ多次元配列や疎行列のデータ型に入れてからライブラリ関数で計算する。計算中にPython側での要素へのアクセスはでるだけ避ける。