Maximizing Python Speed with Numpy: Complexity (Part 2)
In the last video, our benchmark for the algorithm was 6 minutes and 33.6 seconds. But we can do much better.
How do we know that? In this video, we will analyze the complexity of algorithm and
tell you why we think we can get to 4 seconds
show you how to reduce to 6 seconds with numpy
2:11 A simplified version of code
3:20 In-depth analysis
7:50 Why do we know we can do better?
9:37 Speed estimate in human time
11:43 The reason why we can do better
14:11 Use numpy to modify code to speed up
Previous video in the series:
Maximizing Python Speed with Numpy Vectorization (Part 1)
• Maximizing Python Speed with Numpy Vectori...
MUSIC
Nimbus by Eveningland https://www.youtube.com/audiolibrary/...
Sur cette page du site, vous pouvez voir la vidéo en ligne Maximizing Python Speed with Numpy: Complexity (Part 2) durée heure minute seconde en bonne qualité , qui a été Téléchargé par l'utilisateur Software for Science 28 février 2019, Partagez le lien avec vos amis et connaissances, sur youtube cette vidéo a déjà été regardée 909 fois et il a aimé 20 téléspectateurs. Bon visionnage!
