keekdownобеспечивают, если ты используешь методы модуля numpy
Я думал что Numpy and Scipy обеспечивают оптимизацию таких вещей
keekdownуже все реализовано, бери, пользуйся
Ну как про С реализацию функций я думал.
bismigalisтакой метод наврятли присутствует в библиотеке numpy scipy
keekdownого, так много, а ты еще на питоне хочешь
Знаю что на С матрица считается минуты за 2
bismigalisЛадно,спасибо за ответы.Был рад пообщаться.
keekdown
Ладно,спасибо за ответы.
keekdownЗаходи ещё.
Был рад пообщаться.
from math import pi import numpy as np def calcf(n): const = 2**0.5 * pi make_x = np.vectorize(lambda i, n : 1.0 / n * i) x = make_x(np.arange(n+1), n) one = np.sin(pi*x)*const return np.vstack(e*one for e in one) print(calcf(10000))
sergeekОчень интересная реализация!Спасибо!Тщательнее почитаю документацию
from math import pi import numpy as np def calcf(n): const = 2**0.5 * pi x = 1.0 / n * np.arange(n+1) one = np.sin(pi*x)*const return np.vstack(e*one for e in one)
sergeekТолько не понятно почему
vectorize тут лишний даже
const = 2**0.5*pi
const = 2* pi* pi