こんにちは、デジラボの季節がやってきました。デジラボ12月担当のM2竹下佳太、M2渡辺哲平、M2齋藤魁利です。 今回は、pythonでいろいろしている人必見の、計算速度の高速化の方法について説明します。Numbaのjit、cython、f2pyを使って高速化させます。

AI開発をやっていると、こんな場面に出くわさないだろうか。 NumPyやpandasのドキュメントを読んでいたら、「この部分はCythonで実装されています」という一文。あるいは、自分のコードがどうしても遅くて、「Pythonでここまでか…」と諦めかけたとき、誰か ...

翔泳社では、「独習」「徹底入門」「スラスラわかる」「絵で見てわかる」「一年生」などの人気シリーズをはじめ、言語や開発手法、最新技術を解説した書籍を多数手がけています。プロジェクトマネジメントやチームビルティングといった管理職向けの ...

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元々Javaのナンプレの問題の自動生成プログラムを公開していた。 このところ、Pythonが著しく普及してきたので、Python版を用意した。 しかし、Pythonは非常に遅くて、スピードが必要なプログラムには向かない。 それで、Pythonにちょっと手を加えるだけで100倍 ...

門脇 （@satoru_kadowaki） です。今月のPython Monthly Topicsでは、PythonとRustの融合を可能にするPyO3とmaturinについて紹介します。 はじめに PythonとRustはそれぞれ異なる特性を持つプログラミング言語です。Pythonはシンプルな構文で初学者にも親しみやすく、データ ...

Pythonの弱点はCやC++、Javaと比べて実行速度が遅い点だ。 Pythonはソースコードをインタープリターが逐一解釈しながら実行する。このためコンパイラーが事前にコードを実行ファイルに変換するC／C++のような言語より数十倍～数百倍遅いとされる。 Pythonの ...