2015-01-14 14:47 GMT+01:00 enrico franchi <enrico.fran...@gmail.com>:
> > 2015-01-14 10:41 GMT+00:00 Manlio Perillo <manlio.peri...@gmail.com>: > >> Non ne ho idea, su Numpy e Pandas ci sono finito "per caso", e grazie a >> Julia (è proprio vero che un linguaggio ti cambia il modo di pensare...). >> >> Comunque se per ottimizzazioni intendi vettorializzazione, il codice >> dovrebbe >> essere ottimizzato su tutti i tipi supportati da numpy, incluso le date. >> > > Ah, no. Aspetta. > No, aspetta tu :) Avevo capito male perchè stavo pensavo a numpy, mentre tu stavi parlando di pypy. Tempo fa ricordavo che erano tutti molto contenti che numpy fosse stato > supportato in pypy, proprio perche' il JIT di pypy non funzionava con i fp. > Quindi di fatto le classicamente buone performance di numpy in qualche modo > facevano da ponte su un "buco" di pypy. > > Non so al momento come siano le cose. Avendo pero' lavorato un pochetto > sull'ottimizzazione dei compilatori fare ottimizzazione di roba fp e' > particolarmente peloso... sia per le proprieta' dei numeri fp sia per il > tipo di codice che le persone normalmente scrivono quando fanno conti. > > Non sono esperto di teoria dei compilatori, però già il solo unboxing dovrebbe bastare ad ottimizzare in modo significativo. Che intendi dire che il JIT di pypy "non funziona" con i fp? Ciao Manlio
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