[pyar] Arrays eficientes

[Fernando Pelliccioni]

Estoy browseando el código de NumPy,
Necesito saber si NumPy soporta instrucciones (Intel) AVX, AVX2 y FMA3.
¿Alguno sabe?

2015-06-29 17:54 GMT-03:00 Fernando Pelliccioni <fpelliccioni en gmail.com>:

> Gracias por tu respuesta Claudio.
>
> Haciendo pruebas, llegué a la misma conclusión que vos mencionás.
> Con la diferencia de que NumPy es mucho mas eficiente que Array, ya sean
> "muchas" o "pocas" operaciones sobre los datos.
>
> Mis conclusiones (por ahora):
>
> - La estructura de datos natural de Python (list) es ineficiente
> (comparada con ...)
> - Array es una estructura mas compacta y eficiente
> - Pero las operaciones sobre Array (Python puro) son ineficientes.
> - Si usás un Array de NumPy, pero operás usando Python puro, NumPy es ~10x
> más lento que usar Array
>
> Obviamente, "eficiencia" depende siempre de lo que se necesite hacer.
>
> Cuando tenga más avanzado el código lo comparto.
>
> Saludos,
>
>
> 2015-06-29 13:15 GMT-03:00 Claudio Freire <klaussfreire en gmail.com>:
>
>> 2015-06-26 20:03 GMT-03:00 Fernando Pelliccioni <fpelliccioni en gmail.com>:
>> > ¿El módulo "array" esta disponible en Python 2?
>>
>> Sí
>>
>> > ¿Alguno comparó la eficiencia del módulo "array" contra otras
>> alternativas,
>> > como NumPy?
>>
>> Array es equiparable siempre que no operes muchos con los contenidos.
>> Si vas a hacer muchas operaciones sobre los elementos, en particular
>> si las operaciones son vectorizables, te super conviene NumPy.
>> _______________________________________________
>> pyar mailing list pyar en python.org.ar
>> http://listas.python.org.ar/listinfo/pyar
>>
>> PyAr - Python Argentina - Sitio web: http://www.python.org.ar/
>>
>> La lista de PyAr esta Hosteada en USLA - Usuarios de Software Libre de
>> Argentina - http://www.usla.org.ar
>>
>
>
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