November 2018
Intermediate to advanced
272 pages
6h 51m
Japanese
book
エレガントなSciPy ―Pythonによる科学技術計算
by Juan Nunez-Iglesias, Stéfan van der Walt, Harriet Dashnow, 山崎 邦子, 山崎 康宏
Content preview from エレガントなSciPy ―Pythonによる科学技術計算
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236
エピローグ
product/0636920033431.do
、
O'Reilly
、
2015
、邦題『
Cython : C
との融合による
Python
の高速
化』オライリー・ジャパン）で、この言語の基本を教えてくれます。
Cython
よりも簡単に使える代替言語は、
Numba
という配列ベースの
Python
用の実行時（
just-
in-time
、
JIT
）コンパイラです。
JIT
は、ある関数が一度実行されるのを待ち、その時点ですべての
関数の引数と出力の型を類推し、その特定の型にとって非常に効率的な形にコードをコンパイル
します。
Numba
のコードでは、型を宣言する必要がありません。関数が初めて呼び出されたとき
に、
Numba
が自分で類推するからです。その代わり、より複雑な
Python
のオブジェクトは使わ
ず、基本の型（整数や浮動小数点数など）や配列だけを使うように注意する必要があるだけです。
そうすれば、
Numba
は
Python
のコードを非常に効率的なコードにコンパイルして、計算速度を
何桁も高速にします。
Numba
はまだとても若い言語ですが、すでにとても便利な言語なのです。重要なことに、
Numba
は、これからもっと一般的になることが決まっている
Python
の
JIT
で可能なことを示し
てくれています。「もっと一般的になることが決まっている」と述べたのは、
Python 3.6
では、新
しい
JIT
（
Pyjion
の
JIT
はこれらに基づいています）を使いやすくする機能が追加されたからで
す。
Numba
を
SciPy
に組み合わせる方法など ...