回答編集履歴
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修正
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@@ -23,7 +23,7 @@
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あと、10000000行（10^7か）程度であれば、想像より速く動くと思われます。
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`numpy.where`はCで実装されており、この場合、ちゃんとCPUがぶん回ります。CPUクロック数が4*10^9くらい、同時実行できる命令が控えめに見て3くらいということで10^10程度の命令実行数が期待でき、1行処理するのに多めに見積もって10^3命令要るとしても1秒で10^7行を処理できます。
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`numpy.where`はCで実装されており、この場合、ちゃんとCPUがぶん回ります。CPUクロック数が4*10^9くらい、同時実行できる命令が控えめに見て3くらいということで10^10/s程度の命令実行数が期待でき、1行処理するのに多めに見積もって10^3命令要るとしても1秒で10^7行を処理できます。
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とりあえず以下のコードで壊滅的に遅かったりしないか確認するべき。
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追記
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@@ -48,4 +48,6 @@
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実際、許容範囲じゃないの？ という時間で動いたことは報告しておきます。
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実際、許容範囲じゃないの？ という時間で動いたことは報告しておきます。
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プロセス並列化をやった場合は、素直にやるとプロセス間で配列本体のコピーが行われ、へたしたらこっちの方が時間を食います。どうしてもマルチコアを生かして並列化をやるなら、`numba`などでスレッド並列化を書く必要があるでしょう。
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追記
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@@ -21,6 +21,10 @@
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で、このコードには意味はないです。そもそも並列化できていないため。`DM_adress`は`[(array([2]),), (array([2]),), (array([2]),), (array([2]),), (array([2]),)]`なんて値になります。
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あと、10000000行（10^7か）程度であれば、想像より速く動くと思われます。
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`numpy.where`はCで実装されており、この場合、ちゃんとCPUがぶん回ります。CPUクロック数が4*10^9くらい、同時実行できる命令が控えめに見て3くらいということで10^10程度の命令実行数が期待でき、1行処理するのに多めに見積もって10^3命令要るとしても1秒で10^7行を処理できます。
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とりあえず以下のコードで壊滅的に遅かったりしないか確認するべき。
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```python
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@@ -44,4 +48,4 @@
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許容範囲じゃないの？ という時間で動いたことは報告しておきます。
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実際、許容範囲じゃないの？ という時間で動いたことは報告しておきます。
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追記
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@@ -39,6 +39,8 @@
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print('complete DM address!!')
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print(len(DM_address[0]))
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if __name__ == "__main__":
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main()
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