Maximizing Python Speed with Numpy Vectorization (Part 1)
Why do people say Python is slow? How do you analyze a Python algorithm to find room for improvement?
We will walk you through the steps of how to think about optimizing a time series clustering algorithm using numpy vectorization techniques.
In Part 1 of this series, Sean will explain why numpy is fast and dive into the code that reduces the benchmark from 6 minutes to less than 10 seconds.
0:48 Why is SQL slow for this?
1:45 The essence of the problem
3:03 Agglomerative clustering
4:31 Why list of lists is slow?
5:04 What does contiguous mean?
7:05 How does vectorization help us?
MUSIC
Nimbus by Eveningland https://www.youtube.com/audiolibrary/...
На этой странице сайта вы можете посмотреть видео онлайн Maximizing Python Speed with Numpy Vectorization (Part 1) длительностью часов минут секунд в хорошем качестве, которое загрузил пользователь Software for Science 14 Февраль 2019, поделитесь ссылкой с друзьями и знакомыми, на youtube это видео уже посмотрели 5,390 раз и оно понравилось 80 зрителям. Приятного просмотра!
