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Juliaは、競合する言語よりも大幅に優れたパフォーマンスを主張する新しい統計プログラミング言語です。これを確認しようとしています。Julia には Python で書かれたパフォーマンス テストがあります: https://github.com/JuliaLang/julia/blob/master/test/perf/perf.py

pypyで動作させることができません。おそらく、これは numpy と numpy の非互換性によるものですが、それを判断するには十分ではありません。ImportError のアドバイスに従いました"...or just write 'import numpypy' first in your program..."が、別の ImportError が発生しました。"No module named numpy.linalg"

私は Python の経験がほとんどなく、実行できる完全なソリューションを探しています。これを機能させることの利点は、リンゴとリンゴ (jit lang-to-jit lang) の比較ができることです。

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Pythonとjuliaのパフォーマンスのテスト

純粋なPythonのJuliagit（perf.py）には4つのテストがあります。ここでは、同じコンピューターでperf.py（純粋なPythonテストのみ）とperf.plを実行して、リンゴとリンゴを比較します。Python / Pypyのタイミングが少し心配です：/

なぜ

## fibonacci ##

def fib(n):
    if n<2:
        return n
    return fib(n-1)+fib(n-2)

Pypyの方がPythonよりも遅いですか？

この質問をhttps://bugs.pypy.org/issue1344に投稿します[Pypyの再帰はPython2.7、Python3.2、Juliaよりも遅い]次の答えが得られます：

これは、ウォームアップ時間が非常に重要な状況です（すべての再帰をインライン化しようとします）が、ウォームアップすると、実際には非常に高速になります。

したがって、fib（n）に対して異なる数のnを使用してテキストを作成します。実際、PypyはPythonよりも30を超えて高速になりますが、再帰的にはJuliaよりも遅くなります。

[より高速なPython実装を太字で表示]

PypyPythonとJuliaでの再帰

再帰的に実装されているため、PypyではQuicksortとfibの速度が遅くなります。 JuliaはPyPyよりも速いようです。

于 2012-12-02T16:21:09.010 に答える
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Linalg は現在実装されていません。私は、新しい ffi と 1.9 をすぐに入手できるようにすることが最優先事項だと考えています。私は今linalgを持っていることはそれほど面白いとは思わない. 最初にもっと numpy を実行したいと思います。私は確信を持っています。引数？

于 2012-05-29T15:10:03.300 に答える