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パイソンの2.7、64BITでnumpyの演算を行ったところ、やたら時間(2000秒)がかかりました。演算時のパソコン内のメモリを確認したところ、16GBあるところ、9GBの使用(うちバックグラウンドで5GB使用していたのでパイソン自体は4GB程度)で止まっていました。16GBあるので、更に使用した方が早くなると思うのですが、どのようにすれば、パイソンに使用するメモリを上げることができるでしょうか?それとも、メモリは関係なく、演算が遅かったのでしょうか?確認したところ、演算で遅いところは、
np.linalg.eigvalsh
の演算で、巨大な行列の固有値を求めるところでした。
何か解決策があれば教えてください。
import numpy as np
print "Finished Importing Numpy"

import re #regular expression
print "Finished Importing Regex"
import struct
print "Finished Importing Struct"
from collections import Counter
print "Finished Importing Counter"
import time

class Factoranalysis:
def init(self,dataarr):
print "StartinitFA"
self.dataarr=dataarr
self.numval=dataarr.shape[0]
self.numobs=dataarr.shape[1]
print "FAinitFIN"
def eigenvals(self):
print "eigenvals"
la = np.linalg.eigvalsh(np.corrcoef(self.dataarr))#np.corrcoef(self.dataarr)#
return la
def parallelanalysis(self,repnum):
laave=0.
for num in range(0,repnum):
print laave
laave = np.linalg.eigvalsh(np.corrcoef(np.random.randn(self.numval,self.numval))) + laave
return laave/repnum

if name == 'main':
laave=0.
for num in range(0,100):
U, s, V = np.linalg.svd(np.corrcoef(np.random.randn(100,100)))
laave = laave + s
print laave/100

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  • _Victorique__

    2017/07/12 08:07

    出来ればコードを示して欲しいですね

    キャンセル

  • junsuke16

    2017/07/12 08:19 編集

    コードをモジュール内の分を追加しました。結構、全て載せるには大きいファイルになってしまうのですが、

    キャンセル

  • quickquip

    2017/07/12 08:51

    「巨大な行列」なんて曖昧な書き方じゃなくて、実際の大きさ(shape)を書いてほしいです。

    キャンセル

  • junsuke16

    2017/07/12 10:19

    (16224x16224)でした

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

0

固有値演算の演算量はO(n^3 + Mn^2)です。

計算時間(演算量)が配列の大きさ(幅)の3乗程度になるということですから、配列の大きさが2倍になると計算時間は8倍程度に増える事になります。

「やたら時間(2000秒)が」というのは、O(n^3 + Mn^2)を大きく超えているという事でしょうか?

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