Pythonで高速化処理！numbaとCythonの実行速度を比較してみた。 - Np-Urのデータ分析教室
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段として、今回紹介するnumbaやCythonがあります。 なお、今回の記事は「numba？Cython？何それおいしいの？」という人向けの記事なので、既に利用している方はあまり参考にならないかもしれません。 なお、以下のような流れで進めていきます。 numbaとCythonの説明、導入方法と使い方について サンプルコードで速度比較 Cython ―Cとの融合によるPythonの高速化 作者: Kurt W. Smith,中田秀基,長尾高弘出版社/メーカー: オライリージ
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
Cython, Rust, and more: choosing a language for Python extensions
