7
के साथ अनदेखा-निगल क्या किसी ने संख्यात्मक/वैज्ञानिक अनुप्रयोगों के लिए numpy/scipy के साथ अनदेखा-निगल का उपयोग किया है? क्या यह आपके अनुभव में काफी तेज़ है? कोई राय बहुत अच्छी होगी।numpy/scipy
A
उत्तर
5
किसी को भी अनलाडेन निगल (डेवलपर्स को छोड़कर) के साथ व्यापक अनुभव नहीं है, इसलिए कई लोगों को ढूंढना मुश्किल हो जाएगा जो इस पर चर्चा कर सकते हैं। इसके अलावा, सीपीथॉन रनटाइम के साथ अनलाडेन निगल (जिसे LLVM का उपयोग करके बनाया गया है) विलय करने की बात के साथ, चीजें एक चलती लक्ष्य के कुछ होने जा रही हैं जब तक कि सबकुछ अधिक स्थिर न हो।
Unladen निगल के लिए मानक उपलब्ध हैं, लेकिन numpy और scipy शामिल नहीं हैं। As the developers themselves explain: "... numpy जैसे एक्सटेंशन मॉड्यूल का प्रदर्शन अनिच्छुक है क्योंकि numpy के मूल दिनचर्या सी में कार्यान्वित किए जाते हैं"।
संक्षेप में, आप numpy और scipy के लिए अच्छा कोड लिखने रहे हैं तो अपने कोड "काफी तेजी" Unladen तहत निगल, नहीं चलेगा, क्योंकि यह पहले से ही आभासी मशीन स्तर से नीचे चल रहा है। यदि आप numpy और scipy के लिए खराब कोड लिख रहे हैं, तो आपको अपना कोड ठीक करने की आवश्यकता है, फिर पहले वाक्य पर वापस देखें।
1
यह तेज़ होना चाहिए। मैंने इसे स्वयं परीक्षण नहीं किया है, लेकिन मैं अभी वापस पिकॉन से वापस आया हूं और उनके पास अनदेखी-निगल के बारे में एक बात थी जिसमें उन्होंने numpy और अन्य संकुल के साथ प्रदर्शन में वृद्धि का उल्लेख किया था। आप बातचीत here देख सकते हैं।
1
सवाल है, नहीं एक जवाब पर:
Total runtime = python + numpy + interface,
cpython/unladenswallow + mostlyC + interface.
पर वास्तविक डेटा के बिना कैसे इन 3 विभाजन - 20 70 10 40 40 20? और उसके लिए> 1 बेंचमार्क,
यह बताए जाने का कोई तरीका नहीं है कि किस तरह से है।
ठीक है, मैं विरोध नहीं कर सकता, बस कितना तेज़ है? क्या यह अफ्रीकी या यूरोपीय है? – TheJacobTaylor
@TheJacobTaylor +1: मुझे एहसास नहीं हुआ कि जब तक मैंने फिल्म को कल देखा था तब तक नाम क्या था xD – fortran
"यह वजन अनुपात का एक साधारण सवाल है।" –