「Numexprの探索：Pandasの背後にある強力なエンジン」

Numexpr検索：Pandasの強力なエンジン

高速なコンピューティング

PythonのNumexprとPandasのeval/query関数を使用してデータ分析のパフォーマンスを向上させる

この記事では、PythonライブラリであるNumexprについて紹介します。Numexprは、Numpy Arraysの計算パフォーマンスを向上させるツールです。Pandasのevalメソッドとqueryメソッドもこのライブラリをベースにしています。

この記事では、実践的な天気データ分析プロジェクトも取り上げます。

この記事を読むことで、Numexprの原理を理解し、この強力なツールを使用して計算を高速化する方法を学ぶことができます。

イントロダクション

Numpy配列の復習

以前の記事で、Numpy配列についての例を使用して、なぜNumpyのキャッシュ局所性が効率的なのかを説明しました。

• 「GPU インスタンスに裏打ちされた SageMaker マルチモデルエンドポイントを利用して、数百の NLP モデルをホストします」
• 「ABBYYインテリジェントオートメーションレポートによると、AIの予算は80%以上増加していることが明らかになりました」
• 「AI for All 新しい民主化された知能の時代を航海する」

PythonのリストとNumPy配列：メモリレイアウトとパフォーマンスの利点についての詳細な調査

割り当ての違いと効率の向上を探る

towardsdatascience.com

図書館に資料を探しに行くたびに、関連する本をいくつか取り出し、デスクのそばに置きます。

これにより、本を読むたびに本棚に走る必要なく、関連する資料を素早く確認できます。

特に多くの関連書籍を参照する必要がある場合、この方法は多くの時間を節約します。

このシナリオでは、本棚がメモリに相当し、デスクがCPUのL1キャッシュに相当し、読者がCPUのコアに相当します。

Numpyの制約

運悪く、シェイクスピアとトルストイの作品をクロス比較するよう要求される厳しい教授に出くわしたとしましょう。

この時点で、事前に関連する本を取り出すことはうまくいきません。

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