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My Dev : ただの開発・実験等のメモ•2年前

ChatGPTに、ライプニッツ級数で円周率を計算しnumbaの有無を比較するPythonと、比較用にcでのコードを書いてもらった

ChatGPTに、numbaの有り無しでの処理速度を比較するため、ライプニッツ級数で円周率を計算するPythonとcのコードを書いてもらいました。 指示文(プロンプト): ライプニッツ級数を用いて、円周率を計算するPythonコードを提示してください。和の上限を10^9としてください。numbaを利用する場合と利用しない場合、それぞれ提示してください。 numbaを利用する場合： import numba @numba.jit def pi_leibniz(n): sum = 0 for i in range(n): sum += (-1)**i / (2*i + 1) return sum …

#Python#Chat GPT#numba#数学

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48ブックマークNumba — NumbaNumba makes Python code fast Numba is an open source JIT compiler that translates a subset of Python and NumPy code into fast machine code. Learn More Try Numba » Accelerate Python Functions Numba translates Python functions to optimized machine code at runtime using the industry-standard LLVM co...numba.pydata.org
27ブックマークFaster Python calculations with Numba: 2 lines of code, 13× speed-uppythonspeed.com
16ブックマークJITコンパイラライブラリNumbaを使ってPythonコードを劇的に高速化する方法 - MyEnigmamyenigma.hatenablog.com
16ブックマーク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www.randpy.tokyo
15ブックマークPython高速化　Numba入門　その１ - tkm2261's blogyutori-datascience.hatenablog.com
13ブックマークPython高速化　Numba入門　その4 - tkm2261's blogyutori-datascience.hatenablog.com
12ブックマークGitHub - numba/numba: NumPy aware dynamic Python compiler using LLVMgithub.com
11ブックマークnumbaでざっくりPython高速化 - Qiitaqiita.com
11ブックマークnumba: 存分に遊び込める！数字をなぞって消す、アクションパズルの優良作。1852 | AppBank特定のルールに従って数字をなぞって消すアクションパズルnumbaを紹介します。azkend の操作感でワードパズルをする感じかな １、２、３や３、４、５、といった一続き3つ以上のタイルをなぞると消えます。消えるルールは他にも一つ飛ばしなどいくつかあり、消すルールが頭に入るとかなり軽快に消して行くことができ気持...www.appbank.net

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趣味で計算流砂水理 Computational Sediment Hydraulics for Fun Learning •3年前

NaysMiniを使ってみたらサクッと回ったけど遅かったのでnumbaで爆速化した

この記事のポイント NaysMiniはpythonでサクッと回せる 計算部分はnumbaで爆速化（約70倍） コードの計算部分と図化部分は分けたほうが良い 図化ライブラリはHolovizがおすすめ モチベーション 改良の前に。。。 廃止予定のyaml.loadの修正 matplotlibのメモリリークの修正 参考サイト 速度計測 numbaで爆速化 図化部分を分ける 図化 まとめ おまけ GitHub モチベーション iricという河川流計算のフリーのソフトウェアがありますが、 その中のメインのモデルである、北海道大学 清水先生が書いた平面二次元流計算を先生ご自身によりpythonで書き直した…

#Naysmini#numba#holoviews#holoviz
趣味で計算流砂水理 Computational Sediment Hydraulics for Fun Learning •4年前

numbaによる並列化の検証：水深平均二次元流計算を例に

以前の記事：ALB測量を使って水深平均二次元流計算をすると凄い結果がでた - 趣味で計算流砂水理の計算速度についてのメモです。 numbaによる並列化の話です。numbaについては以下を参照下さい。 numba.jit解説1 : 単純な反復計算の高速化 - 趣味で計算流砂水理 pythonの高速化の基礎：二次元配列の処理を例に - 趣味で計算流砂水理 numba並列化の有無による速度比較 numbaによる並列化の基礎 自動並列化について 手動並列化について まとめ numba並列化の有無による速度比較 ちゃんと計測したわけではなく、タイムスタンプからの概算です。 並列化 6コア12スレッド：3…

#numba#paralell
趣味で計算流砂水理 Computational Sediment Hydraulics for Fun Learning •4年前

自然河道断面の浅水流近似一次元流モデル

ようやくまとめることができたので記事にします。 この記事のポイント 実河川の一次元計算モデルの構築：ソースコードあり 断面諸元の計算をクラス化するとコーディングは簡単 pythonは科学技術計算に使える 支配方程式のソースコード 実河川の計算例 対象河川 検討対象出水 計算条件 計算 初期条件計算 本計算 Export 計算結果 任意地点の流量、水位の時系列 任意時刻の水位縦断図 Environment Github 支配方程式のソースコード 浅水流近似した一次元流れの式（Saint-Venentの式)を自然河道断面（一般断面とも呼ばれる）に対応できるように河道横断面積分した次の式を基本としま…

#holoviews#河川流#numba#不定流計算#hvplot
趣味で計算流砂水理 Computational Sediment Hydraulics for Fun Learning •4年前

pythonの高速化の基礎：二次元配列の処理を例に

結論:何も考えずnumbaを使え。 モチベーション テストケース 計算結果一覧 基本ケース リスト内包表記 スライス スライス ケース2 numba numba + リスト内包表記 numba + スライス おまけ おまけ１：配列へのアクセスは結構時間がかかる おまけ2：ループの順を内側→外側 おわりに モチベーション pythonの具体的な高速化のテクニックを備忘録的に整理しておこうと思ったので。 テストケース 標高zの二次元配列1000x1000から最急勾配を求める以下の式を対象としました。 離散化は以下記事を参照。 computational-sediment-hyd.hatenablo…

#numba#高速化