RustでNumPyを拡張する - Qiita
Pythonの利点 対話的にデータの加工、解析、可視化 on Jupyter グルー言語的用法 公式・非公式によってPythonインターフェースはだいたい用意されている pip/wheel、あるいはanacondaによる環境構築の容易さ Pythonの問題点 Python自体の動作が低速 高速化の取り組み Cython コンパイルできるPythonに近いDSLを定義してコンパイルして実行する Numba PythonのコードをLLVMにコンパイルして実行する Theano Python上で埋め込みDSLによって計算を構築して、それを高速なバックエンドで実行する FFI 既に存在する高速に動作するライブラリ(C/Fortran)を呼び出す Pythonの拡張とNumPyの拡張 Python C-API (CPython拡張) http://docs.python.jp/3/c-api/ Cで
Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門 - Qiita
この投稿は自分のブログ記事をQiita用に整形したものです。追記事項があればブログの方に書いていきます。 「Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門」 http://rest-term.com/archives/2999/ Scientific Computing Tools For Python — Numpy NumPy は Pythonプログラミング言語の拡張モジュールであり、大規模な多次元配列や行列のサポート、これらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供する。(via Wikipedia) これまで知識があいまいだったNumPyについて、もう一度おさらいしたいと思います。NumPyはSciPyと併せて科学技術計算でよく利用されています。また、高速に行列演算ができるのでOpenCV(コンピュータビジョンライブラリ)でもNumPyを利用したPythonインタフ
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Moving hot loops from Python to WASM won’t be feasible without this trick
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