Python

NumbaのJITでPythonを高速化したら40倍も速くなった

Pythonは人気のある言語ですが処理速度は速くありません。しかし、NumbaのJITコンパイルを使う事で簡単に高速化が可能です。ここではNumbaのインストールからベンチマークテストを行い、最大40倍の高速化に成功した事例を紹介します。

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Python/matplotlib3Dプロット!面と散布図を作成

Pythonのグラフ描画ライブラリであるmatplotlibは論文で使われるレベルで世間に認知されています。さらに、通常の2Dグラフプロットコードに少し手を加えるだけで3Dプロットも簡単なコードで実現可能です。 いくつかの例題を用いて、matplotlibによる3D散布図の作成方法を紹介します。

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Python/seabornで行列散布図!ペアプロット方法と設定

行列散布図(ペアプロット)は大量の変数間の関係を一望できるため大変有用なデータ可視化手法です。しかし、表計算ソフトやPythonのmatplotlibを使ってペアプロットを作成するには思いのほか膨大な労力を要します。ここではseabornというライブラリを使い、わずか数行でペアプロットを描画する方法を紹介します。

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Python/pyqtgraphのインストールとサンプル起動方法

Pythonのグラフ描画ライブラリはmatplotlibが綺麗であまりにも有名ですが、動作は速くありません。もし高速なプロット動作が求められる場合はpyqtgraphで実現できます。使い方を知るために、ここではインストール方法とサンプルの見方を紹介します。

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