[pyar] benchmark de numpy vs. octave

[Martín Gaitán]

Estoy dando un cursito para algunos profes y compañeros en mi facu (lo
conté hace un tiempo) [1] y viene interesante. La idea del proximo
encuentro es profundizar en numpỳ y su pandilla. Como siempre, la
comparación es "ingenieril" es con Matlab, pero como no lo tengo ni lo
uso, intenté una simple comparación con octave.

Hago una matriz de 1000x1000 y calculo la inversa usando numpy::

    In [1]: import numpy as np
    In [2]: a = np.matrix ( np.random.rand(1e6) )
    In [3]: a.shape = (1000, 1000)
    In [4]: %timeit a.I
    1 loops, best of 3: 4.15 s per loop

lo mismo en octave::

   a = rand(1000);
   t = cputime ; inv(a); printf('Total cpu time: %f seconds\n', cputime-t);
   Total cpu time: 1.596100 seconds


Eso dice que octave es 260 % más rápido.  ¿estoy midiendo mal?



[1] https://github.com/nqnwebs/python-ingenieria