Je pense que cela pourrait intéresser plusieurs personnes :
Tout nouveau sur Python et souhaitant l'utiliser pour remplacer Matlab
j'ai essayé de mesurer leur rapidité respectives.
Pour le test j'ai opté pour une simple multiplication de matrices en
boucle :
http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/
Le source pour python est là :
http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/matrix.python
Le code pour Matlab est presque strictement identique.
Les résultats sont surprenants :
Python 2.2.3 est 4x plus rapide que Matlab v6.1
Matlab v6.5 est 10x plus rapide que Python
Le C est 35x plus rapide que Matlab v6.5
Apparemment Matlab a pas mal amélioré son interpréteur depuis la
dernière fois...
Bon je vais aussi tester avec le code de multiplication de matrices de
numarray pour voir si cela modifie les résultats (en passant le code de
matrixmultiply est bogué dans la version numarray-1.0 : il transpose le
second argument de temps en temps !).
Ce n'est pas très décevant pour Python (cela reste utilisable) c'est
surtout très étonnant de Matlab !
Je pense que cela pourrait intéresser plusieurs personnes :
Tout nouveau sur Python et souhaitant l'utiliser pour remplacer Matlab j'ai essayé de mesurer leur rapidité respectives. Pour le test j'ai opté pour une simple multiplication de matrices en boucle : http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/
Le source pour python est là : http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/matrix.python Le code pour Matlab est presque strictement identique.
Et donc ne représente pas du tout du code pour Matlab classique. L'intérêt de Matlab, ou de fortran, que je classe dans la même catégorie, est d'avoir en pré câblé (et a priori donc optimisé) un grand nombre de fonctions numériques de base. Comparer ces langage sur ce qu'ils ne sont pas sensé faire n'est pas très "fair play".
Les résultats sont surprenants : Python 2.2.3 est 4x plus rapide que Matlab v6.1 Matlab v6.5 est 10x plus rapide que Python Le C est 35x plus rapide que Matlab v6.5
Apparemment Matlab a pas mal amélioré son interpréteur depuis la dernière fois... Bon je vais aussi tester avec le code de multiplication de matrices de numarray pour voir si cela modifie les résultats (en passant le code de matrixmultiply est bogué dans la version numarray-1.0 : il transpose le second argument de temps en temps !).
Ce n'est pas très décevant pour Python (cela reste utilisable) c'est surtout très étonnant de Matlab !
D'après d'autres posts sur ce groupe, il est possible de gagner pas mal pour ce genre de code un utilisant psycho.
-- Loïc
Christophe wrote:
Bonjour !
Je pense que cela pourrait intéresser plusieurs personnes :
Tout nouveau sur Python et souhaitant l'utiliser pour remplacer Matlab
j'ai essayé de mesurer leur rapidité respectives.
Pour le test j'ai opté pour une simple multiplication de matrices en
boucle :
http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/
Le source pour python est là :
http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/matrix.python
Le code pour Matlab est presque strictement identique.
Et donc ne représente pas du tout du code pour Matlab classique.
L'intérêt de Matlab, ou de fortran, que je classe dans la même
catégorie, est d'avoir en pré câblé (et a priori donc optimisé) un grand
nombre de fonctions numériques de base. Comparer ces langage sur ce
qu'ils ne sont pas sensé faire n'est pas très "fair play".
Les résultats sont surprenants :
Python 2.2.3 est 4x plus rapide que Matlab v6.1
Matlab v6.5 est 10x plus rapide que Python
Le C est 35x plus rapide que Matlab v6.5
Apparemment Matlab a pas mal amélioré son interpréteur depuis la
dernière fois...
Bon je vais aussi tester avec le code de multiplication de matrices de
numarray pour voir si cela modifie les résultats (en passant le code de
matrixmultiply est bogué dans la version numarray-1.0 : il transpose le
second argument de temps en temps !).
Ce n'est pas très décevant pour Python (cela reste utilisable) c'est
surtout très étonnant de Matlab !
D'après d'autres posts sur ce groupe, il est possible de gagner pas mal
pour ce genre de code un utilisant psycho.
Je pense que cela pourrait intéresser plusieurs personnes :
Tout nouveau sur Python et souhaitant l'utiliser pour remplacer Matlab j'ai essayé de mesurer leur rapidité respectives. Pour le test j'ai opté pour une simple multiplication de matrices en boucle : http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/
Le source pour python est là : http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/matrix.python Le code pour Matlab est presque strictement identique.
Et donc ne représente pas du tout du code pour Matlab classique. L'intérêt de Matlab, ou de fortran, que je classe dans la même catégorie, est d'avoir en pré câblé (et a priori donc optimisé) un grand nombre de fonctions numériques de base. Comparer ces langage sur ce qu'ils ne sont pas sensé faire n'est pas très "fair play".
Les résultats sont surprenants : Python 2.2.3 est 4x plus rapide que Matlab v6.1 Matlab v6.5 est 10x plus rapide que Python Le C est 35x plus rapide que Matlab v6.5
Apparemment Matlab a pas mal amélioré son interpréteur depuis la dernière fois... Bon je vais aussi tester avec le code de multiplication de matrices de numarray pour voir si cela modifie les résultats (en passant le code de matrixmultiply est bogué dans la version numarray-1.0 : il transpose le second argument de temps en temps !).
Ce n'est pas très décevant pour Python (cela reste utilisable) c'est surtout très étonnant de Matlab !
D'après d'autres posts sur ce groupe, il est possible de gagner pas mal pour ce genre de code un utilisant psycho.
-- Loïc
bruno modulix
(snip)
D'après d'autres posts sur ce groupe, il est possible de gagner pas mal pour ce genre de code un utilisant psycho.
s/psycho/psyco/
(snip)
D'après d'autres posts sur ce groupe, il est possible de gagner pas mal
pour ce genre de code un utilisant psycho.
Ne serait-il pas psychotique de parler de psycho pour psyco ?
;o)
Loïc Joly
Michel Claveau, résurectionné d'outre-bombe informatique wrote:
Psssiiit !
Ne serait-il pas psychotique de parler de psycho pour psyco ?
;o)
En fait, je pense qu'il sagit plutôt du fait d'un individu qui parle de ce qu'il ne connait pas, et recopie bêtement les fautes d'orthographe qu'il a lu dans les articles précédents.
Ce comportement est totalement dépravé, merci de l'avoir corrigé ! ;)
-- Loïc
Michel Claveau, résurectionné d'outre-bombe informatique wrote:
Psssiiit !
Ne serait-il pas psychotique de parler de psycho pour psyco ?
;o)
En fait, je pense qu'il sagit plutôt du fait d'un individu qui parle de
ce qu'il ne connait pas, et recopie bêtement les fautes d'orthographe
qu'il a lu dans les articles précédents.
Ce comportement est totalement dépravé, merci de l'avoir corrigé ! ;)
Michel Claveau, résurectionné d'outre-bombe informatique wrote:
Psssiiit !
Ne serait-il pas psychotique de parler de psycho pour psyco ?
;o)
En fait, je pense qu'il sagit plutôt du fait d'un individu qui parle de ce qu'il ne connait pas, et recopie bêtement les fautes d'orthographe qu'il a lu dans les articles précédents.
Ce comportement est totalement dépravé, merci de l'avoir corrigé ! ;)
-- Loïc
Marc
As-tu essayé Scilab ? http://scilabsoft.inria.fr/ Marc
Christophe wrote:
Bonjour !
Je pense que cela pourrait intéresser plusieurs personnes :
Tout nouveau sur Python et souhaitant l'utiliser pour remplacer Matlab j'ai essayé de mesurer leur rapidité respectives. Pour le test j'ai opté pour une simple multiplication de matrices en boucle : http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/
Le source pour python est là : http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/matrix.python Le code pour Matlab est presque strictement identique.
Les résultats sont surprenants : Python 2.2.3 est 4x plus rapide que Matlab v6.1 Matlab v6.5 est 10x plus rapide que Python Le C est 35x plus rapide que Matlab v6.5
Apparemment Matlab a pas mal amélioré son interpréteur depuis la dernière fois... Bon je vais aussi tester avec le code de multiplication de matrices de numarray pour voir si cela modifie les résultats (en passant le code de matrixmultiply est bogué dans la version numarray-1.0 : il transpose le second argument de temps en temps !).
Ce n'est pas très décevant pour Python (cela reste utilisable) c'est surtout très étonnant de Matlab !
As-tu essayé Scilab ?
http://scilabsoft.inria.fr/
Marc
Christophe wrote:
Bonjour !
Je pense que cela pourrait intéresser plusieurs personnes :
Tout nouveau sur Python et souhaitant l'utiliser pour remplacer Matlab
j'ai essayé de mesurer leur rapidité respectives.
Pour le test j'ai opté pour une simple multiplication de matrices en
boucle :
http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/
Le source pour python est là :
http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/matrix.python
Le code pour Matlab est presque strictement identique.
Les résultats sont surprenants :
Python 2.2.3 est 4x plus rapide que Matlab v6.1
Matlab v6.5 est 10x plus rapide que Python
Le C est 35x plus rapide que Matlab v6.5
Apparemment Matlab a pas mal amélioré son interpréteur depuis la
dernière fois...
Bon je vais aussi tester avec le code de multiplication de matrices de
numarray pour voir si cela modifie les résultats (en passant le code de
matrixmultiply est bogué dans la version numarray-1.0 : il transpose le
second argument de temps en temps !).
Ce n'est pas très décevant pour Python (cela reste utilisable) c'est
surtout très étonnant de Matlab !
As-tu essayé Scilab ? http://scilabsoft.inria.fr/ Marc
Christophe wrote:
Bonjour !
Je pense que cela pourrait intéresser plusieurs personnes :
Tout nouveau sur Python et souhaitant l'utiliser pour remplacer Matlab j'ai essayé de mesurer leur rapidité respectives. Pour le test j'ai opté pour une simple multiplication de matrices en boucle : http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/
Le source pour python est là : http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/matrix.python Le code pour Matlab est presque strictement identique.
Les résultats sont surprenants : Python 2.2.3 est 4x plus rapide que Matlab v6.1 Matlab v6.5 est 10x plus rapide que Python Le C est 35x plus rapide que Matlab v6.5
Apparemment Matlab a pas mal amélioré son interpréteur depuis la dernière fois... Bon je vais aussi tester avec le code de multiplication de matrices de numarray pour voir si cela modifie les résultats (en passant le code de matrixmultiply est bogué dans la version numarray-1.0 : il transpose le second argument de temps en temps !).
Ce n'est pas très décevant pour Python (cela reste utilisable) c'est surtout très étonnant de Matlab !
Michel Claveau, résurectionné d'outre-bombe informatique
Bonsoir !
Je trouve que es dur, avec le bétail... ;o()
Perso, j'ai tenté d'utiliser psyco. Mes premiers tests n'ont fait apparaître aucun gain. Ensuite, je me suis aperçu que psyco travaillait mieux, dans certaines circonstances. Plus il y avait de niveaux d'appels de fonctions, plus on gagnait.
Toutefois, je n'ai pratiquement jamais eu d'augmentation de vitesse de plus de 30 %.
En plus, j'ai eu des cas, où psyco provoquait des erreurs aléatoires (une histoire de gestion de sockets, qui provoquait, de temps en temps, des erreurs avec psyco ; ces erreurs disparaissant, lorsque psyco était désactivé, avec quelques '#' ajoutés).
Du coup, je ne l'utilise qu'avec parcimonie...
Bonsoir !
Je trouve que es dur, avec le bétail... ;o()
Perso, j'ai tenté d'utiliser psyco. Mes premiers tests n'ont fait apparaître
aucun gain. Ensuite, je me suis aperçu que psyco travaillait mieux, dans
certaines circonstances. Plus il y avait de niveaux d'appels de fonctions,
plus on gagnait.
Toutefois, je n'ai pratiquement jamais eu d'augmentation de vitesse de plus
de 30 %.
En plus, j'ai eu des cas, où psyco provoquait des erreurs aléatoires (une
histoire de gestion de sockets, qui provoquait, de temps en temps, des
erreurs avec psyco ; ces erreurs disparaissant, lorsque psyco était
désactivé, avec quelques '#' ajoutés).
Perso, j'ai tenté d'utiliser psyco. Mes premiers tests n'ont fait apparaître aucun gain. Ensuite, je me suis aperçu que psyco travaillait mieux, dans certaines circonstances. Plus il y avait de niveaux d'appels de fonctions, plus on gagnait.
Toutefois, je n'ai pratiquement jamais eu d'augmentation de vitesse de plus de 30 %.
En plus, j'ai eu des cas, où psyco provoquait des erreurs aléatoires (une histoire de gestion de sockets, qui provoquait, de temps en temps, des erreurs avec psyco ; ces erreurs disparaissant, lorsque psyco était désactivé, avec quelques '#' ajoutés).
Du coup, je ne l'utilise qu'avec parcimonie...
Christophe
On Thu, 29 Jul 2004 21:02:42 +0200, Loïc Joly
Je pense que cela pourrait intéresser plusieurs personnes :
Tout nouveau sur Python et souhaitant l'utiliser pour remplacer Matlab j'ai essayé de mesurer leur rapidité respectives. Pour le test j'ai opté pour une simple multiplication de matrices en boucle : http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/
Le source pour python est là : http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/matrix.python Le code pour Matlab est presque strictement identique.
Et donc ne représente pas du tout du code pour Matlab classique. L'intérêt de Matlab, ou de fortran, que je classe dans la même catégorie, est d'avoir en pré câblé (et a priori donc optimisé) un grand nombre de fonctions numériques de base. Comparer ces langage sur ce qu'ils ne sont pas sensé faire n'est pas très "fair play".
Cela dépend : l'idée était de mesurer les performances de l'interpréteur sur un certain type d'opération que je réalise souvent (i.e. des boucles avec des opérations à l'intérieur). Maintenant le fait que Matlab est bien plus performant lorsque tu "vectorises" tes opérations, ça c'est évident mais ce n'est pas ce que je voulais tester.
Maintenant l'autre test qui me reste à réaliser est de faire appel dans les deux cas à la bonne librairie mathématique (A*B sous Matlab, et dot(A,B) sous Python avec numarray) pour voir les performances des librairies mathématiques.
Afin d'évaluer chaque langage l'un par rapport à l'autre de manière objective, ce n'est pas possible comme l'explique la page : http://www.bagley.org/~doug/shootout/craps.shtml
On Thu, 29 Jul 2004 21:02:42 +0200, Loïc Joly
Je pense que cela pourrait intéresser plusieurs personnes :
Tout nouveau sur Python et souhaitant l'utiliser pour remplacer
Matlab j'ai essayé de mesurer leur rapidité respectives.
Pour le test j'ai opté pour une simple multiplication de matrices en
boucle :
http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/
Le source pour python est là :
http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/matrix.python
Le code pour Matlab est presque strictement identique.
Et donc ne représente pas du tout du code pour Matlab classique.
L'intérêt de Matlab, ou de fortran, que je classe dans la même
catégorie, est d'avoir en pré câblé (et a priori donc optimisé) un
grand nombre de fonctions numériques de base. Comparer ces langage sur
ce qu'ils ne sont pas sensé faire n'est pas très "fair play".
Cela dépend : l'idée était de mesurer les performances de l'interpréteur
sur un certain type d'opération que je réalise souvent (i.e. des boucles
avec des opérations à l'intérieur).
Maintenant le fait que Matlab est bien plus performant lorsque tu
"vectorises" tes opérations, ça c'est évident mais ce n'est pas ce que
je voulais tester.
Maintenant l'autre test qui me reste à réaliser est de faire appel dans
les deux cas à la bonne librairie mathématique (A*B sous Matlab, et
dot(A,B) sous Python avec numarray) pour voir les performances des
librairies mathématiques.
Afin d'évaluer chaque langage l'un par rapport à l'autre de manière
objective, ce n'est pas possible comme l'explique la page :
http://www.bagley.org/~doug/shootout/craps.shtml
Je pense que cela pourrait intéresser plusieurs personnes :
Tout nouveau sur Python et souhaitant l'utiliser pour remplacer Matlab j'ai essayé de mesurer leur rapidité respectives. Pour le test j'ai opté pour une simple multiplication de matrices en boucle : http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/
Le source pour python est là : http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/matrix.python Le code pour Matlab est presque strictement identique.
Et donc ne représente pas du tout du code pour Matlab classique. L'intérêt de Matlab, ou de fortran, que je classe dans la même catégorie, est d'avoir en pré câblé (et a priori donc optimisé) un grand nombre de fonctions numériques de base. Comparer ces langage sur ce qu'ils ne sont pas sensé faire n'est pas très "fair play".
Cela dépend : l'idée était de mesurer les performances de l'interpréteur sur un certain type d'opération que je réalise souvent (i.e. des boucles avec des opérations à l'intérieur). Maintenant le fait que Matlab est bien plus performant lorsque tu "vectorises" tes opérations, ça c'est évident mais ce n'est pas ce que je voulais tester.
Maintenant l'autre test qui me reste à réaliser est de faire appel dans les deux cas à la bonne librairie mathématique (A*B sous Matlab, et dot(A,B) sous Python avec numarray) pour voir les performances des librairies mathématiques.
Afin d'évaluer chaque langage l'un par rapport à l'autre de manière objective, ce n'est pas possible comme l'explique la page : http://www.bagley.org/~doug/shootout/craps.shtml
Christophe
On Thu, 29 Jul 2004 22:35:10 +0200, Marc wrote :
Tout nouveau sur Python et souhaitant l'utiliser pour remplacer Matlab j'ai essayé de mesurer leur rapidité respectives. Pour le test j'ai opté pour une simple multiplication de matrices en boucle : http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/
Le source pour python est là : http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/matrix.python Le code pour Matlab est presque strictement identique.
Les résultats sont surprenants : Python 2.2.3 est 4x plus rapide que Matlab v6.1 Matlab v6.5 est 10x plus rapide que Python Le C est 35x plus rapide que Matlab v6.5
Apparemment Matlab a pas mal amélioré son interpréteur depuis la dernière fois... Bon je vais aussi tester avec le code de multiplication de matrices de numarray pour voir si cela modifie les résultats (en passant le code de matrixmultiply est bogué dans la version numarray-1.0 : il transpose le second argument de temps en temps !).
Ce n'est pas très décevant pour Python (cela reste utilisable) c'est surtout très étonnant de Matlab !
As-tu essayé Scilab ? http://scilabsoft.inria.fr/ Marc
Oui et non. J'avais lu quelques études sur Scilab et Octave qui les comparait à Matlab. Le résultat ? Scilab et Octave sont des 'clones' libres de Matlab mais sont encore très loin de l'égaler. Python en revanche est très loin d'être un simple 'clone' de Matlab et permet de faire bien plus de choses, c'est pourquoi je m'oriente donc vers Python même s'il est moins performant en tant que 'clone' de Matlab que Scilab et Octave...
On Thu, 29 Jul 2004 22:35:10 +0200, Marc <marc.gailhanou@wanadoo.fr>
wrote :
Tout nouveau sur Python et souhaitant l'utiliser pour remplacer
Matlab j'ai essayé de mesurer leur rapidité respectives.
Pour le test j'ai opté pour une simple multiplication de matrices en
boucle :
http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/
Le source pour python est là :
http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/matrix.python
Le code pour Matlab est presque strictement identique.
Les résultats sont surprenants :
Python 2.2.3 est 4x plus rapide que Matlab v6.1
Matlab v6.5 est 10x plus rapide que Python
Le C est 35x plus rapide que Matlab v6.5
Apparemment Matlab a pas mal amélioré son interpréteur depuis la
dernière fois...
Bon je vais aussi tester avec le code de multiplication de matrices
de numarray pour voir si cela modifie les résultats (en passant le
code de matrixmultiply est bogué dans la version numarray-1.0 : il
transpose le second argument de temps en temps !).
Ce n'est pas très décevant pour Python (cela reste utilisable) c'est
surtout très étonnant de Matlab !
As-tu essayé Scilab ?
http://scilabsoft.inria.fr/
Marc
Oui et non.
J'avais lu quelques études sur Scilab et Octave qui les comparait à
Matlab. Le résultat ? Scilab et Octave sont des 'clones' libres de
Matlab mais sont encore très loin de l'égaler.
Python en revanche est très loin d'être un simple 'clone' de Matlab et
permet de faire bien plus de choses, c'est pourquoi je m'oriente donc
vers Python même s'il est moins performant en tant que 'clone' de Matlab
que Scilab et Octave...
Tout nouveau sur Python et souhaitant l'utiliser pour remplacer Matlab j'ai essayé de mesurer leur rapidité respectives. Pour le test j'ai opté pour une simple multiplication de matrices en boucle : http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/
Le source pour python est là : http://www.bagley.org/~doug/shootout/bench/matrix/matrix.python Le code pour Matlab est presque strictement identique.
Les résultats sont surprenants : Python 2.2.3 est 4x plus rapide que Matlab v6.1 Matlab v6.5 est 10x plus rapide que Python Le C est 35x plus rapide que Matlab v6.5
Apparemment Matlab a pas mal amélioré son interpréteur depuis la dernière fois... Bon je vais aussi tester avec le code de multiplication de matrices de numarray pour voir si cela modifie les résultats (en passant le code de matrixmultiply est bogué dans la version numarray-1.0 : il transpose le second argument de temps en temps !).
Ce n'est pas très décevant pour Python (cela reste utilisable) c'est surtout très étonnant de Matlab !
As-tu essayé Scilab ? http://scilabsoft.inria.fr/ Marc
Oui et non. J'avais lu quelques études sur Scilab et Octave qui les comparait à Matlab. Le résultat ? Scilab et Octave sont des 'clones' libres de Matlab mais sont encore très loin de l'égaler. Python en revanche est très loin d'être un simple 'clone' de Matlab et permet de faire bien plus de choses, c'est pourquoi je m'oriente donc vers Python même s'il est moins performant en tant que 'clone' de Matlab que Scilab et Octave...
Marc
Perso je me sers de Scilab pour faire des petits calculs rapidement et profiter du fait que tout est intégré ( en particulier les représentations graphiques ). Les aspects moins avancés par rapport à Matlab ( que j'ai utilisé pendant qqs années ) ne me gênent pas. Par contre le fait d'utiliser un outil que je peux installer où je veux est un plus ( par rapport à Matlab toujours ) . Je reconnais cependant que pour des développements plus importants je suis également attiré par Python parce qu'il est plus "généraliste" ( peut-il faire plus de choses en calcul ? Je ne sais pas ) et parce qu'il est objet, peut être combiné au C++ ( pour la rapidité). A ce sujet j'ai fait quelques tests de comparaison du C++ avec Python sur un cas concret m'intéressant, ce n'est pas ça, j'arrive à un facteur de plusieurs centaines en rapidité ( avec ou sans psyco ) ce qui est rédhibitoire pour ce cas précis. Mais moi aussi je débute en Python. Marc
Perso je me sers de Scilab pour faire des petits calculs rapidement et
profiter du fait que tout est intégré ( en particulier les représentations
graphiques ). Les aspects moins avancés par rapport à Matlab ( que j'ai
utilisé pendant qqs années ) ne me gênent pas. Par contre le fait
d'utiliser un outil que je peux installer où je veux est un plus ( par
rapport à Matlab toujours ) .
Je reconnais cependant que pour des développements plus importants je suis
également attiré par Python parce qu'il est plus "généraliste" ( peut-il
faire plus de choses en calcul ? Je ne sais pas ) et parce qu'il est objet,
peut être combiné au C++ ( pour la rapidité). A ce sujet j'ai fait quelques
tests de comparaison du C++ avec Python sur un cas concret m'intéressant,
ce n'est pas ça, j'arrive à un facteur de plusieurs centaines en rapidité (
avec ou sans psyco ) ce qui est rédhibitoire pour ce cas précis. Mais moi
aussi je débute en Python.
Marc
Perso je me sers de Scilab pour faire des petits calculs rapidement et profiter du fait que tout est intégré ( en particulier les représentations graphiques ). Les aspects moins avancés par rapport à Matlab ( que j'ai utilisé pendant qqs années ) ne me gênent pas. Par contre le fait d'utiliser un outil que je peux installer où je veux est un plus ( par rapport à Matlab toujours ) . Je reconnais cependant que pour des développements plus importants je suis également attiré par Python parce qu'il est plus "généraliste" ( peut-il faire plus de choses en calcul ? Je ne sais pas ) et parce qu'il est objet, peut être combiné au C++ ( pour la rapidité). A ce sujet j'ai fait quelques tests de comparaison du C++ avec Python sur un cas concret m'intéressant, ce n'est pas ça, j'arrive à un facteur de plusieurs centaines en rapidité ( avec ou sans psyco ) ce qui est rédhibitoire pour ce cas précis. Mais moi aussi je débute en Python. Marc
remi_inconnu
...
peut être combiné au C++ ( pour la rapidité). A ce sujet j'ai fait quelques tests de comparaison du C++ avec Python sur un cas concret m'intéressant, ce n'est pas ça, j'arrive à un facteur de plusieurs centaines en rapidité ( avec ou sans psyco ) ce qui est rédhibitoire pour ce cas précis. Mais moi aussi je débute en Python. Marc
Si tu as des problèmes de performance, utilise le profiler de python, tu découvriras certainement les goulots d'étranglement. Notament les concaténations de chaînes (que l'on améliore en utilisant StringIO), la recherche dans les listes (que l'on améliore en faisant une table d'index à l'aide d'un dictionnaire).
On peut optimiser beaucoup, j'ai réussi une fois à transformer un traitement d'une heure et demi en un traitement d'une dizaine de secondes.
...
peut être combiné au C++ ( pour la rapidité). A ce sujet j'ai fait quelques
tests de comparaison du C++ avec Python sur un cas concret m'intéressant,
ce n'est pas ça, j'arrive à un facteur de plusieurs centaines en rapidité (
avec ou sans psyco ) ce qui est rédhibitoire pour ce cas précis. Mais moi
aussi je débute en Python.
Marc
Si tu as des problèmes de performance, utilise le
profiler de python, tu découvriras certainement les
goulots d'étranglement. Notament les concaténations
de chaînes (que l'on améliore en utilisant StringIO),
la recherche dans les listes (que l'on améliore en
faisant une table d'index à l'aide d'un dictionnaire).
On peut optimiser beaucoup, j'ai réussi une fois
à transformer un traitement d'une heure et demi en
un traitement d'une dizaine de secondes.
peut être combiné au C++ ( pour la rapidité). A ce sujet j'ai fait quelques tests de comparaison du C++ avec Python sur un cas concret m'intéressant, ce n'est pas ça, j'arrive à un facteur de plusieurs centaines en rapidité ( avec ou sans psyco ) ce qui est rédhibitoire pour ce cas précis. Mais moi aussi je débute en Python. Marc
Si tu as des problèmes de performance, utilise le profiler de python, tu découvriras certainement les goulots d'étranglement. Notament les concaténations de chaînes (que l'on améliore en utilisant StringIO), la recherche dans les listes (que l'on améliore en faisant une table d'index à l'aide d'un dictionnaire).
On peut optimiser beaucoup, j'ai réussi une fois à transformer un traitement d'une heure et demi en un traitement d'une dizaine de secondes.
