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在 Python 基礎科學運算中,我們習於使用 NumPy 以方便且快速地實現矩陣運算,然而在部分情境下仍會遇到效能瓶頸。舉例來說,我們利用 NumPy 線性代數模組處理一個大型線性最小平方問題,但效能瓶頸卻發生在使用原生 Python 迴圈建造矩陣的過程。在本文中,我們將探討 Python 效能瓶頸問題,並試圖使用一些現有工具去達成運算加速的目的,同時比較這些工具之間的特性。
在 Python 基礎科學運算中,我們習於使用 NumPy 以方便且快速地實現矩陣運算,然而在部分情境下仍會遇到效能瓶頸。舉例來說,我們利用 NumPy 線性代數模組處理一個大型線性最小平方問題,但效能瓶頸卻發生在使用原生 Python 迴圈建造矩陣的過程。在本文中,我們將探討 Python 效能瓶頸問題,並試圖使用一些現有工具去達成運算加速的目的,同時比較這些工具之間的特性。