CPP extension vs Cython vs CPython on calculating the mean of numpy array

公開日： 2017/02/14 : Python

test_mean (__main__.TestFasterNumpy) ... ## benchmarker:         release 4.0.1 (for python)
## python version:      2.7.12
## python compiler:     GCC 5.4.0 20160609
## python platform:     Linux-4.4.0-62-generic-x86_64-with-debian-stretch-sid
## cpu model:           Intel(R) Core(TM) i7-3517U CPU @ 1.90GHz  # 2799.937 MHz
## parameters:          loop=100000, cycle=1, extra=0

##                                                      real    (total    = user    + sys)
numpy.mean                                            1.3785    1.3800    1.3800    0.0000
faster_numpy.cython.mean                              0.2032    0.2100    0.2000    0.0100
faster_numpy.clibrary.mean                            0.1355    0.1300    0.1300    0.0000
faster_numpy.clibrary.mean partial                    0.1705    0.1700    0.1700    0.0000

## Ranking                                              real
faster_numpy.clibrary.mean                            0.1355  (100.0) ********************
faster_numpy.clibrary.mean partial                    0.1705  ( 79.5) ****************
faster_numpy.cython.mean                              0.2032  ( 66.7) *************
numpy.mean                                            1.3785  (  9.8) **

## Matrix                                               real    [01]    [02]    [03]    [04]
[01] faster_numpy.clibrary.mean                       0.1355   100.0   125.8   149.9  1017.0
[02] faster_numpy.clibrary.mean partial               0.1705    79.5   100.0   119.2   808.3
[03] faster_numpy.cython.mean                         0.2032    66.7    83.9   100.0   678.4
[04] numpy.mean                                       1.3785     9.8    12.4    14.7   100.0

ok

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Ran 1 test in 1.900s

test_mean (__main__.TestFasterNumpy) ... ## benchmarker: release 4.0.1 (for python)

## python version: 2.7.12

## python compiler: GCC 5.4.0 20160609

## python platform: Linux-4.4.0-62-generic-x86_64-with-debian-stretch-sid

## cpu model: Intel(R) Core(TM) i7-3517U CPU @ 1.90GHz # 2799.937 MHz

## parameters: loop=100000, cycle=1, extra=0

## real (total = user + sys)

numpy.mean 1.3785 1.3800 1.3800 0.0000

faster_numpy.cython.mean 0.2032 0.2100 0.2000 0.0100

faster_numpy.clibrary.mean 0.1355 0.1300 0.1300 0.0000

faster_numpy.clibrary.mean partial 0.1705 0.1700 0.1700 0.0000

## Ranking real

faster_numpy.clibrary.mean 0.1355 (100.0) ********************

faster_numpy.clibrary.mean partial 0.1705 ( 79.5) ****************

faster_numpy.cython.mean 0.2032 ( 66.7) *************

numpy.mean 1.3785 ( 9.8) **

## Matrix real [01] [02] [03] [04]

[01] faster_numpy.clibrary.mean 0.1355 100.0 125.8 149.9 1017.0

[02] faster_numpy.clibrary.mean partial 0.1705 79.5 100.0 119.2 808.3

[03] faster_numpy.cython.mean 0.2032 66.7 83.9 100.0 678.4

[04] numpy.mean 1.3785 9.8 12.4 14.7 100.0

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Ran 1 test in 1.900s

I’d like to get any feedback to make cython faster like c extension.

fx-kirin/faster_numpy: make numpy faster again.

faster_numpy - make numpy faster again.

About Fx-Kirin

2009年10月にFXを開始、翌年2010年5月から脱サラをしてFX業界に専念。 2012年10月頃から本格的に勝ち始め、一月で資産を倍にする、2年半月間負けなし等、安定した収支で2013年11月に生涯FX収支が1億を超える。投資スタイルはシステムトレード。プログラミングの知識がほぼない状態から、独学で自分がしたいと思うことであればほぼ実現することが可能なレベルまで成長。好きな言語はRuby, Python。必要となればC++からVBA、Pascal等なんでも行う。MT4/MT5のプログラミングも得意。 2011年にはFXで稼いだ資金をもとにシンガポールに移住し、留学も兼ねて起業をチャレンジするほど、ビジネスを興すことに熱意がある。国内の業者を主に使い始めたことから、2012年に帰国。零細株式会社経営中。