Pythonはプログラミングが容易でライブラリも豊富なので便利なのだけれども、唯一の泣き所はNumpyなどのコンパイルされたライブラリ以外の実行がとても遅いところだね。そこで任意の関数をJIT（Just-In-Time）コンパイルを行ってもらえるNumbaの用いたときの ...

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。

Yukio Okuda氏（以下、Okuda）あとはCoreをすべて動かす。Parallelで動かすということで、Parallelというオプションをつける。それだけでは無理で、rangeをNumbaが出しているrangeに置き換えてやると、90倍ぐらい速くなります。これは先ほどのもののだいたい4.4倍。