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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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「ベクトルの内積」ってどういうことでしょうか

oookabe

総合スコア126

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2018/01/18 12:26

Python関数を高速実行するために
for loop を使わずベクトルの内積などを利用すること(Eg., numpy, tensorflowなど)をよく提案されておりますが、この「ベクトルの内積」とはどういうことでしょうか。
私の理解ではGPUのような多量thread独立に並列実行によってベクトル演算を形成しない限り、
結局「ベクトルの内積」はfor文でloopして計算されるでしょう?
表にfor loopがなくても、中でやはりfor loopではと思いますが、どうして実行速度が早くなるのでしょうか?

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回答4

0

ベストアンサー

たとえば、CPUの拡張命令(MMXとかSSEなど)というのがあるのですが、それらを使うとベクトル演算が1命令でできてしまいます。
プログラムでループするのではなく、専用の計算回路が並列化しているのでプログラム的にループさせなくても同時に計算ができるので早いというわけです。
その機能を一般のプログラマが使うのは難しいですが、最適化されたライブラリ経由であれば簡単に使えますので、ループさせるよりも最適化されたライブラリにやらせた方が早いですよ。

というような意味かなと思います。

投稿2018/01/18 13:37

CodeLab

総合スコア1939

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oookabe

2018/01/19 00:46

本質! GPUのような多数のmulti coreを以てしかベクトル演算を実現できないと思ったら、 CPUの拡張命令(MMXとかSSEなど---intel)でベクトル演算が実現されたわけですね!
guest

0

Numpyで出来る演算はNumpyにやらせた方が、Pythonでやるよりも速くなります。Numpyの中では型の概念がありますし、演算はバックエンドのネイティブライブラリを通して計算リソースをフルに使用して行われるはずです。一方でPythonにはGILがあったり型なしFORループだったりで、色々とNumpyよりも遅くなりがちです。

以下のNumpyの内積計算をPure Pythonで置き換えても、Numpy以上に高速にできる気がしません。

python

1# https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.inner.html 2>>> a = np.arange(24).reshape((2,3,4)) 3>>> b = np.arange(4) 4>>> np.inner(a, b) 5array([[ 14, 38, 62], 6 [ 86, 110, 134]])

投稿2018/01/18 13:38

YouheiSakurai

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oookabe

2018/01/19 00:33

なるほど!
guest

0

ベクトルの内積が速いというよりも、numpyなどの数値計算ライブラリがCなどで実装されておりチューニングされているから素のPythonよりも高速に計算できるだけのような気がします。

投稿2018/01/18 13:38

TaroToyotomi

総合スコア1430

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oookabe

2018/01/19 00:34

本質ですね
guest

0

Pythonに詳しいわけではありませんが、スクリプト言語の高水準なものでなく、低水準なハードウェアの機能を使った専用処理が使用されている可能性があります。例えば、特定のCPUのみがサポートしている高速並列処理を内部的に使用するといった可能性があります。

投稿2018/01/18 14:02

HogeAnimalLover

総合スコア4830

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oookabe

2018/01/19 00:32

そうですか、良い勉強になりました!
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