numpy/scipyを備えた無傷のスワロウ

Question

数字/科学的アプリケーションにnumpy/scipyを使用して、無作法なスワロウを使用した人はいますか？あなたの経験は大幅に速いですか？どんな意見も素晴らしいでしょう。

Answer 1

まだ豊富なツバメとの豊富な経験を持っている人はいないので（開発者を除く）、それを議論できる多くの人々を見つけるのは難しいでしょう。また、マージされていない無傷のツバメ（使用を使用して構築されています LLVM）Cpythonランタイムにより、すべてがより安定するまで、物事は動くターゲットのようなものになります。

むかつくツバメで利用できるベンチマークがありますが、NumpyとScipyは含まれていません。 開発者自身が説明するように: ： "... numpyのコアルーチンはcに実装されているため、numpyのような拡張モジュールのパフォーマンスは面白くない」。

要するに、あなたが良いコードを書いているなら numpy と scipy, 、既に仮想マシンレベルを下回っているため、コードは既に仮想マシンレベルを下回っているため、「大幅に速く」実行されません。悪いコードを書いている場合 numpy と scipy, 、コードを修正してから、最初の文を参照する必要があります。

Answer 2

より速くする必要があります。私はそれを自分でテストしていませんが、私はPyconから戻ってきたばかりで、彼らはnumpyやその他のパッケージでパフォーマンスの増加について言及した、彼らが無視されたスワロウについて話をしました。あなたは話を見ることができます ここ.

Answer 3

質問については、答えではありません：

Total runtime = python + numpy + interface,  
                cpython/unladenswallow + mostlyC + interface.

これら3つの分割方法に関する実際のデータがありません-20 70 10、40 40 20？そして、それは1つ以上のベンチマークのために、
どちらの方法が起きているかを伝える方法はありません。